這場主題為 “從模型演進看下一代 Agent 應用開發” 的分享，用一個清晰的技術脈絡回顧了近幾年大模型從“會説話”走向“能做事”的演化，並嘗試梳理這種能力變化將如何影響未來軟件形態與開發者角色。

演講首先聚焦於模型能力的階段式演進。PPT 中將 LLM 的發展分為四個時期：預訓練階段主要依靠海量文本進行語言模仿；SFT + RLHF 階段讓模型具備了回答問題的能力，卻仍停留在建議層面；Workflow 階段依賴工程腳手架讓模型嘗試執行任務，但系統易碎、路徑冗長；最新的 Agent Model 階段則強調讓模型學習“行動鏈”，在更結構化的神經系統中實現自主規劃、執行與反饋。演講特別指出，能力中心正在從“語言”轉向“行動”，AI 不再只是對話體，而是具備手腳的行動體。

在模型變成“行動體”的基礎上，PPT 引入了“信號總線”的概念，將大模型執行任務的關鍵要素拆解為會話管理、工具接口、權限治理與事件追蹤。它們分別承擔短期記憶、外部操作、邊界控制和感知追蹤的作用，用一種接近生物神經系統的結構，讓模型輸出的意圖能夠轉化為實際動作。這種結構化的框架，使得模型在執行任務時不再依賴外部腳手架，而是具有更自然的流動性。

進一步地，分享提出了 Software 1.0、2.0 到 3.0 的變化：從手寫規則，到通過數據學習規則，再到讓模型直接執行思想本身。從這個角度，開發者的角色也從傳統的邏輯設計者，轉變為“智能接線工”——在更高層處理目標、工具與信號，而非手動書寫所有邏輯。自然語言成為 Agent 的編程語言，文檔與流程本身成為可執行的實體。

在展望部分，PPT 的觀點強調未來的軟件更像是“生長出來”的，而不是“寫出來”的。當模型具備了行動能力，工具接口充當手腳，事件與權限構建感知和邊界，軟件不再只是靜態的代碼，而是動態延展的思想載體。開發者與智能體之間的協作方式將因此發生深刻變化。

整體來看，這份演講提供了一個關於 Agent Model 時代的結構化觀察，重點並非具體工具，而是大模型能力演化背後對軟件形態和開發方式的影響。對於關注下一代 AI 應用模式的開發者與技術管理者而言，這是一個值得進一步思考的方向。

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