研究方向。 本文讨论的是一种假设，不表示 AdamI 当前已经具备成熟的内部驱动力、自主生成的目标、AGI 或意识。

今天的 AI 已经能推理、记忆、使用工具、写代码和做规划，甚至可以在相当长的一段时间里自主工作。但这就算数字生命了吗？我认为还没有。

在我看来，最关键的差异不只是智能水平，而是“存在方式”。今天的 AI 通常由一次请求唤起：你提问，它思考、行动，然后交互结束。数字生命需要一种更根本的属性——连续性。

一个持续存在的实体，光有强大的推理引擎还不够。它还需要持久的内部状态、记忆和技能，需要维持自身运行，也需要判断什么值得关注。也许最重要的是：即使没有人发出请求，它仍然要有行动的理由。AI 与数字生命之间的距离，到这里才真正值得研究。

现在的 AI 系统越来越像 Agent：推理、规划、记忆和工具被组合到一起。但这些机制通常都围绕一个外部目标运作：

“这里有一项任务。完成它。”

我更关心的是：如果目标来自系统内部，会发生什么？

这也是我开始试验“内部驱动力”（internal drives）的原因。这里说的不是情感，不是对人类心理的模拟，当然也不是“意识”，而是能够形成持久内部优先级的计算机制。例如：

维持 → 探索 → 学习 → 改进 → 保护资源 → 追求目标

设想两种内部驱动力正在争夺同一份资源：一边想继续探索，另一边想节省计算；一边想学习新东西，另一边想先完成当前目标。谁来做决定？答案不能永远是“问一下 LLM”。

所以，我不认为数字生命只是在做一道加法：

LLM + 记忆 + 工具。

这些组件当然都很强大，但很可能只是起点。更难的问题是，它们怎样持续地相互作用：

概念模型 / 研究方向

感知 → 记忆 → 推理 → 驱动力 → 决策 → 行动 → 经验 → 学习

然后再次循环。

也许，这正是今天的 AI 与未来某种可能被称为 AGI 的系统之间缺少的一层。我不知道答案，我也不认为现在有人能诚实地说自己知道。我们连意识究竟需要什么都还不理解，因此我不会先假设意识会神奇地“涌现”，再据此搭建系统。

我测试的是一个简单得多的假设：

我们能否构建一个人工系统，使它不只是执行任务，还能持续存在、维持自身、记住经验、发展能力、管理彼此竞争的内部优先级，并且变得越来越自主？

如果能做到这些，我们才有条件继续追问更困难的问题。这就是我通过数字生命项目探索的方向。我没有在宣称自己已经造出了 AGI，甚至不确定现在这套架构是不是正确答案；之所以动手构建，正是为了找到答案。

AGI 缺口 #001

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