英伟达给机器人装上龙虾大脑，具身智能的Harness来了
Agent时代下的“龙虾”热潮
近年来，AI Agent（智能体）技术快速发展，掀起了一股“养龙虾”的热潮。所谓“龙虾”，是开发者们对智能体的一种形象称呼，代表它们灵活、高效、具备自主性。MiniMax正是在这一浪潮中快速布局，推出了MaxClaw模式，借助M2.7大模型实现了从单点能力到系统级智能的跨越。
与M2.5相比，M2.7的提升体现在多个维度：
- Agentic 指令遵循与复杂任务执行
- 多智能体协作与工程级 Coding
- 领先的 Agent Harness
- 角色扮演与长期记忆
- 办公自动化
其中，Agent Harness 的出现尤为关键。它是一套用于编排、管理、调度多个Agent的系统架构，具备集成技能模块、外部工具和脚手架的能力，支持构建自迭代的任务执行链路。
Agent Harness：AI自我进化的新路径
Agent Harness是M2.7的核心创新之一，它让模型具备自主构建、优化和执行系统的能力。在MiniMax内部，该系统仅用1人、4天、零代码，就自主搭建了一个完整的开发Agent系统，并进一步构建了覆盖数据、训练、评测与记忆的研究型体系。人类工程师只需设定方向，模型即可完成整个系统的构建，形成了“用AI迭代AI”的自我进化闭环。
这一系统的能力在多个实际测试中得到验证。例如，在一个强化学习实验中，Agent能够协助启动实验并自动完成日志分析、问题排查、指标评估、代码修复与测试验证等关键步骤。M2.7在此类场景中已能承担约30%–50%的实际工作量。
此外，MiniMax在MLE Lite评测中进行了三次24小时迭代测试，结果表明：
- 模型性能随迭代次数增加而持续提升
- 三次测试平均得牌率66.6%
- 与Gemini-3.1持平，仅次于GPT-5.4与Opus-4.6
这不仅证明了M2.7在模型能力上的进步，也反映出其在任务执行中的持续优化能力。
工业场景中的智能体落地挑战
虽然个人Agent如“龙虾”般迅速出圈，但在工业领域，企业级智能体面临更复杂的挑战。制造业对高精准度、可控性与安全性的要求极高，传统的AI系统往往只能停留在辅助层，难以进入核心执行环节。
创新奇智通过推出AInnoGC工业本体智能体平台，尝试解决这一问题。该平台基于“一模一体两翼”架构，将大模型能力、行业知识、工业软件与机器人执行整合为统一系统，实现了：
- 超过95%的推理准确率
- 秒级响应
- 可审计、可解释、可追溯的执行路径
工业智能体的核心在于理解生产流程中的因果逻辑。通过本体知识构建模块，设备运维、生产工艺、质量归因等隐性经验被转化为大模型可理解的规则与逻辑，形成可复用的知识资产。
在实际应用中，比如在钢铁企业的图纸处理流程中，iPID读图智能体利用千万级PID数据训练，实现静态PDF图纸自动转化为可编辑模型，图纸处理周期从数天压缩至分钟级，返工成本降低75%以上，设计模块复用率提升约60%。
从“机器中心”到“以人为中心”的数据范式转变
在具身智能的发展中，数据获取方式正在发生根本性变化。过去依赖实验室中人为操作机器人构建数据的方式正在被“环境式数据采集（Ambient Data Collection）”所替代。这种新范式通过让真实用户在日常生活中穿戴传感器，采集更大规模、更自然的交互数据。
这一变化带来的数据量级跃升显著：
- 从10万小时跃升至千万小时级
- 数据来源从封闭走向开放世界
- 数据采集不再依赖专门设备操作
王晓刚指出，这种数据范式将重塑具身智能的技术路线。通过让机器人学习人类在真实环境中的行为逻辑，而不仅仅是执行“指令到动作”的映射，使具身智能具备更强的预测和推理能力。
在技术路径上，短期内“世界模型 + VLA模型”的组合将成为主流：
- 世界模型负责任务规划与预测
- VLA模型负责动作执行
- 若执行结果与预测不符，将重新调用世界模型进行调整
这种“规划+执行”的协同方式，为机器人在复杂任务中提供了更高的灵活性和稳定性。
软硬结合与行业未来展望
当前，具身智能的竞争正从硬件能力逐步转向“模型+数据”的综合能力。MiniMax与英伟达等技术平台合作，推动模型能力更快接入真实设备，而像大晓机器人、创新奇智等厂商则聚焦于构建安全、可控的机管平台与智能体系统。
在机器人进入物理世界的过程中，安全隔离与任务验证尤为重要。通过引入中间层平台，开发者可以在确保执行安全的前提下，将用户指令转化为机器人可执行的任务。
未来，随着工业AI进入规模化阶段，具身智能的行业格局也将进入洗牌期。据IDC数据显示：
- 2025年，中国工业企业应用大模型与智能体的比例达47.5%
- 预计到2028年，约33%的企业软件将内嵌代理型AI
在制造业、物流、零售等to B场景中，智能体将率先实现技术落地。而家庭场景则因复杂性和安全要求更高，仍需较长时间验证。
创新奇智提出“一模一体两翼”架构，正试图构建一个可闭环运行的体系：
- 工业大模型提供通用认知能力
- 本体智能体作为中枢，组织语义与决策
- 工业软件与机器人作为两翼，承接执行任务
这种结构使AI能力从单点突破走向系统集成，具备跨场景复用与持续演进的基础。在制造业数字化转型的进程中，智能体正逐步成为真正的“决策中枢”，而不仅是“知识工具”。
Agent驱动下的产业变革
随着Agent技术的演进，机器人不再只是“被编程的执行体”，而是具备自主感知、决策与行动能力的“智能体”。这一变化不仅重塑了技术路线，也正在改变整个产业的运作逻辑。
- 从数据采集到模型构建：真实世界数据成为核心驱动力
- 从硬件为主到软硬协同：模型能力与生态影响力决定竞争力
- 从单点应用到系统整合：智能体需与业务系统深度融合
英伟达等公司在推动工具平台发展的同时，也在强化模型与芯片的协同，以适应Agent时代更高的算力需求。
MiniMax M2.7的发布，标志着AI Agent从“概念验证”迈向“真实体验”，而“龙虾”的崛起，则象征着一场由智能体驱动的产业变革已经到来。