中国报告大厅网讯，近年来，随着大模型与智能体技术的突破性发展，"群体智能"这一概念正成为连接个体AI能力向更高阶智慧跃迁的关键路径。通过模拟生物群落的协作机制，研究人员发现多个AI系统在分布式交互中能产生超越单一强模型的表现潜力——这种现象正在改写人工智能发展的传统范式。

  一、从仿生到认知：群体智能三阶段的技术演进

  群体智能研究最早起源于对社会性昆虫行为模式的观察。技术发展历经三个重要阶段：早期聚焦无人机器集群的仿生控制（2016年前），随后转向多智能体深度强化学习探索（20162022年）。当前正处于第三代发展阶段，研究重点已转移到基于大模型的认知协作与社会群体智能构建。这种演化路径揭示了从物理层面模仿到认知层面协同的范式转变。

  二、小模型集群突破：9B参数规模超越闭源标杆

  最新实验证明，在编程、数学推理等关键领域测试中，由多个开源小模型组成的群体系统（参数总量低于90亿）在MATH500、GPQA和finQA等专业数据集上的表现已优于GPT4o mini。这种突破性进展显示：通过优化智能体间的协作机制，可使资源受限的模型集群实现"1+1>2"的认知增益。

  三、多智能体协作的挑战与机遇

  尽管群体智能展现出巨大潜力，技术瓶颈依然显著。实验表明，在编程、数学解题等场景中，4个基础模型配合5种辩论方法进行多智能体协作时，仅有8.9%的情况下能超越当前主流的思维链（CoT）推理方式。这揭示了现有协作算法在信息整合与冲突解决方面的不足，同时也为改进分布式认知架构指明方向。

  四、科研场景验证：群体智能提升50%优化效率

  在化学反应条件优化实验中，由预测智能体、统筹协调体和领域专家模型构成的AI团队展现出显著优势。相比传统方法需要9轮才能接近最优解，群体智能系统仅用4轮即完成收敛，将实验效率提升50%。这种突破性表现已在药物研发等科研场景获得验证，为自动化科学发现提供了新范式。

  五、通向AGI的群体化路径

  尽管面临技术挑战，群体智能仍被视为实现通用人工智能（AGI）的核心方向之一。通过模拟人类社会的知识共创机制，多智能体系统可自主构建分布式认知网络，在复杂问题求解中产生涌现性创新。这种能力将推动AI从工具属性向具备自主发现潜能的"科学合作者"进化。

  群体智能正在重新定义人工智能的发展边界。当数百个模型在分布式架构中形成自组织的知识网络，它们不仅能在特定任务上超越单体强模型，更重要的是展现出类似生物群落的适应性进化特征。这种从个体智能向群体智慧的跃迁，或将引领AI技术突破当前算力与数据限制，在科学探索、复杂决策等领域开启人机协同的新纪元。