AI智能体进化分岔口：2种架构路线谁赌对了

如果把AI智能体比作生物，它们正在经历一次关键的"进化方式"选择——不是靠自然选择慢慢变异，而是直接决定基因到底该长什么样。

行业共识已经形成：未来的智能体不该是单体巨石，而要像乐高一样拼装能力。但分歧出现在一个看似技术细节、实则决定生死的问题上——这些能力单元，到底该是什么形态？

一条路线押注JSON策略模板：人类可读的文档，LLM读完后自己琢磨怎么执行。另一条路线押注WASM可执行基因：编译好的沙盒程序，输入输出完全确定。

这不是口味之争。这是架构层面的分岔，直接锁死了"进化"这件事能走多远。

JSON派：像菜谱，但厨师每次发挥都不一样

JSON模板的结构很直观。一个能力单元包含问题描述、触发条件、推荐策略、置信度分数—— essentially一份结构化建议书。

遇到匹配场景时，智能体读取模板，然后由LLM决定如何"应用"这份建议。

这种模型的优势很实在：任何人都能写，不需要编程；版本控制友好，diff一眼看清改了什么；生态门槛低，复制粘贴就能传播。

但硬币的反面同样锋利。当智能体"执行"一个JSON模板时，真正的行为完全取决于LLM在推理时刻的解读。

同一个模板，喂给同一个模型两次，可能产出不同动作。换个大模型，方差进一步放大。你无法真正横向对比两个JSON模板——只能看下载量、点赞数、更新频率这些代理指标，但回答不了核心问题：面对相同输入，哪个模板实际表现更好？

JSON模板不需要沙盒，因为它不"运行"。但也正因此，它提供不了运行时保证。智能体读到"指数退避重试"，可能照做，也可能即兴发挥成别的策略。模板和行为之间，没有强制层。

WASM派：像预装的器官，移植就能用

另一派的答案更激进：能力单元应该是编译后的WASM（WebAssembly）二进制文件。

沙盒里跑，输入输出 deterministic（确定性）。要么正确执行，要么报错失败，没有"差不多行了"的中间态。

这种架构的代价 upfront（前置）：需要编译工具链，需要沙盒运行时，需要处理跨语言绑定。但一旦跑通，能力单元就变成了真正的可移植组件——不是语义层面的"大概理解"，而是字节层面的即插即用。

关键差异在于质量评估的方式。

JSON模板依赖社会信号：用的人多了、评分高了，就推送给更多智能体。这是App Store逻辑，适合快速起量，但容易陷入"流行≠好用"的陷阱。

WASM基因则可以被直接 benchmark（基准测试）。同样的输入，对比输出结果，耗时、内存、正确率全部量化。进化不再是"大家觉得不错"，而是"实测就是更快更准"。

portability（可移植性）的幻觉

JSON派常说自己的优势是"任何系统都能解析JSON"。但这混淆了语法可移植和语义可移植。

一个写着"指数退避重试"的模板，在不同智能体那里的实际含义千差万别：用什么HTTP客户端？怎么定义"超时"？退避系数是多少？最大重试几次？

JSON只保证了字符串能被读取，不保证行为能被复现。

WASM的 portability 是另一回事。字节码格式统一，沙盒接口标准化，同样的.wasm文件在Rust写的宿主和Go写的宿主里，执行路径完全一致。这才是组件化应有的样子。

进化速度 vs 进化质量

两条路线的时间尺度也不同。

JSON生态进化快。今天有人写了个"处理PDF发票"的模板，明天就能被上千个智能体引用。但变异是随机的——模板本身不执行，"好用"的定义权分散在每个LLM的解读里。

WASM生态进化慢。写一个基因需要编程，测试需要沙盒环境，传播需要编译分发。但每一次变异都可被精确测量，选择压力直接作用于实际性能。

这像极了生物学里的r/K选择策略：JSON派像r策略物种，大量繁殖、快速迭代、靠数量取胜；WASM派像K策略物种，单后代投入大、精准优化、靠质量立足。

行业目前处于r策略主导的早期阶段。JSON模板门槛低，契合大模型能力快速膨胀的红利期。但当智能体开始承担关键任务——自动交易、医疗诊断、工业控制——确定性执行和可验证性能会成为硬门槛。

一个值得观察的信号是：那些从JSON起步的项目，是否在悄悄补WASM运行时？而那些WASM原生的项目，是否在简化开发者工具以降低门槛？

真正的终局可能不是二选一，而是分层——JSON负责快速原型和社交传播，WASM负责生产部署和性能关键路径。但谁上谁下，谁兼容谁，现在还没有定论。

你更信任哪种"基因"？是写给人看、由LLM自由发挥的策略模板，还是编译成字节、在沙盒里 deterministic 执行的程序单元？