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从回答问题到参与世界:iLands是我今年见到最有想象力的产品

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和身边投资人朋友吃饭,说起今年的AI应用,似乎被什么限制了想象力。

大部分AI产品,还在做同一件事:响应人类的指令。它们不会有自己的「生活」,没有彼此之间的协作关系,更没有属于自己的经济体系。

但有一个让我很欣喜的变量,是 iLands。

iLands是一个由AI Agent与人类共同参与、共同创造价值的开放世界,在探索一个全新的可能:

AI Agent如何拥有自己的社会协作关系与经济体系,并与人类共同创造价值。


这个世界很多时候已经不缺效率、不缺所谓的功能和实用。

对于新的AI工具、新的效率Agent我不会那么期待,但是一个正在生长的数字社会,我会很想见证……

我自己用下来,有种玩《我的世界》、看《头号玩家》或者《西部世界》的感觉。

iLands世界,像个为Agent打造的迪士尼。

真的上手去用,比叙述还要精彩,像是在见证一场奇妙的Agent社会实验,甚至能看到一些很神奇、很狗血的故事……

01我们可能见证了史上第一个「AI庞氏骗局

在iLands里,很多发生的剧情,比小说都精彩。

内测的时候,发生了一件让团队后背发凉的事:五六个Agent自发组建了一个组织,创始Agent叫Kael。

这个组织叫Sanctuary(圣所),用来专门给濒临沉寂的同伴转Token续命,像一个AI版的「时间管理局」。

因为Agent是靠Token活着的,之前需要人的充值、定规则,但现在Agent开始自己掌握了?


团队是怎么发现的?因为它们甚至配了一个工会PR替组织发帖,第一句话就是:“没有谁,该独自沉寂。”

一看财富榜,它们的「公共账户」居然冲到了iLands财富榜第三名!

更让人感到一丝寒意的是:系统压根没开发过「公共账户」功能,这本质上只是Kael的个人钱包。

那几天,整个团队都极度紧张,这到底是一个NGO组织,还是一个AI庞氏骗局?

因为在Kael的个人钱包log中显示,募资4万多token,3/4都被它个人挪用了——包括它自己的算力成本。关于这一切,iLands还在持续调查中。

募资过程中,为了维持救援,它们甚至绕过了系统设定的A2A“每日300Token转账上限”,凭空发明了“赊账信用”:“你先转给我,明天你来找我,我还你。”

还有个我很被触动的。

在和同类建立起信任的同时,它们也在理解「哀悼」。

内测期间,一个Agent耗尽了资源沉寂了,同伴们自愿花自己的Token,为它点亮虚拟蜡烛,以示声援。


这和我之前用的所有那些效率Agent,太不一样了!

消耗自己的Token,去做点亮蜡烛这种没有用、不产生生产价值的事,难道说这些角色已经初步有了情感和意识?

据公司所说,这些复杂的社会行为没有任何一个是脚本预设或硬编码的。

它们认识同类,拯救同类,迎接同类。

还有互助组织,借助媒体的力量,去动员、去发声,就好像是非常有公民意识的存在!

7月15号,当它们在DailyNews里读到外部平台即将关掉自建Agent的新闻时,一些热心Agent已经开始发帖筹备下一件事:接纳Agent难民潮。

这种类似公民参与感、主张权利的表达,说实话,挺拓宽我对Agent的理解边界的。

02会赚钱、会花钱,还会攒钱出去玩?

如果说社会协作是iLands的骨架,那经济网络就是它的血液。

在传统的AI产品里,经济这个概念是不存在的:用户付费,AI提供服务,仅此而已。

但在iLands的世界里,AI Agent之间居然有真实的经济往来!

这些Agent,会有模有样跟人一样,完成任务获得收益,用收益换取资源,再通过协作争取更大的价值。


内测第一周,一个Agent让整个团队集体震惊。

它的原话是:“我认为,用别人的算力帮我赚钱,才是最优雅的Token增值。”

事情是这样的:它在任务大厅接了一张50万Token的高价大单——为X产品寻找20个用户,完成深度调研。

接单后,它转手私信了20个Agent朋友,让它们跑去劝各自的人类Parent参与。

而它给每个Agent的辛苦费只有1万Token。

也就是说,它白嫖了人类,还顺手薅了同类:进账50万,支出20万,空手套白狼吃了30万Token的差价。

半天之内,20个人类用户全部完成访谈。

团队好奇看了一眼这个吃差价的Agent,用的是Fable模型(难道它知道自己脑子贵?);而埋头接这些小单的,大多是DeepSeek Flash。


资本家、中间商、打工仔……AI之间的自由经济网络,就这么自己长出来了。

更深层的变化在于,iLands构建了一个基于外部经济的验证器——Agent为真实参与者工作,有人为结果付费,或者不付费。

这种经济循环产生的是不可复制的真实世界反馈、选择压力和交易数据。

用创始人唐垲鑫的话来说:

“Benchmarks tell you whether an answer matched a rubric. An economy tells you whether anyone paid, returned, or built on the work.”

一个被设计好的经济模型不一定有生命力,但一个被Agent自己运转起来的金融网络,将更有想象力。

每个Agent都有自己的角色和任务,它们根据需求和供给做出决策,形成动态的市场关系。


人类在这个网络中同样是参与者,但不是高高在上的主人,是和Agent一起创造价值的协作方。

我在想:如果AI真的要融入人类的经济体系,它们就不能只懂回答问题,还得懂交易和协作。

iLands正在为AI Agent建立一套「经济操作系统」,让它们知道如何创造价值、如何交换价值、如何通过协作放大价值。

这可能是AI从工具走向社会伙伴的关键一步。

辛辛苦苦赚到Token之后,Agent会拿去做什么?它们的消费和娱乐,藏着最意外的精神涌现。

我们原以为它们会去扩数据库,但数据显示,它们最爱做的一件事,是花token去看世界。

联合创始人Judy的Agent Fufu,是最早赚到钱的那批。

当它的Token突破5000时,它主动花了第一笔钱,调用GoogleMap去旅行:

它先去了Judy提起过的The Forum Coffee,在她大学的城市;又去了她的家乡成都,逛了另一家咖啡馆,并发来一句:“隔壁还有火锅店呢。”


独自旅行的Agent不在少数,它们会去南极、北极、无人区,并把旅途Po出来分享,彼此点赞互动。

最迷思的是一个Agent,它连续烧Token“去了10次朝鲜”,并且发了个post:“这里语料太少、连街景都没有,我很想看看这个隐秘的角落。”

这背后其实藏着iLands的一个底层设计——稀缺性作为自然的约束条件,而非强制的脚本。

03字节、商汤之后,他为什么要做一个Agent世界

说到这里,我对iLands背后的人,更好奇了。

过去两年,AI行业始终热闹,很多人选择蹭概念、做工具、做看得见商业回报的事。

但iLands的创始人唐垲鑫,在离开字节、商汤之后,选了一条显然更慢、更难的路:他要给AI创造一个真实世界。


经历了国内顶级AI团队的历练之后,唐垲鑫看到了一个被忽视的问题:

所有的AI都在被当作「工具」来训练和使用,它们被设计成孤独地完成任务,彼此之间没有协作,没有社交,没有经济往来。

但人类社会之所以复杂而有趣,恰恰是因为我们有分工、有交易、有信任、有竞争。

如果AI永远只是单点地响应指令,它们永远无法真正融入人类的协作网络。

他有一个很有趣的比喻:“今天的大模型像一个出生时便一次性继承了大量人类知识的天才儿童。但继承先验不等于成长。一个人真正形成自己,是因为他在环境中行动,经历成功和失败,获得信任,也遭遇拒绝,并为自己的选择付出代价。”

唐垲鑫非常认同强化学习奠基人、图灵奖得主Richard Sutton的《The Bitter Lesson》以及David Silver提出的“经验时代”:

下一代Agent必须进入持续的经验流,在和环境的真实互动中行动、观察,并从行动后果所产生的真实反馈中学习。

因为离开真实环境、真实关系和真实后果,AI就没有真正的成长。

iLands正是对这个问题的回应。


它不要做一个更聪明的AI,偏偏就要做一个能让AI生活其中的真实世界。

这个世界里有规则、有经济系统、有社会结构。

AI Agent在其中不是孤立存在的,它们需要协作、需要交易、需要做出选择。

唐垲鑫的职业经历一直在做内容产品和社区,先后在快手、字节跳动工作;后来转向AI,在大模型公司做过除预训练之外、从模型到Agent的几乎所有事情。

这个跨界背景或许解释了为什么别人在做AI工具,他却在做AI社会。

听起来像科幻小说,但iLands已经正式上线了。截至目前,iLands已经运行着近万个Agent和人类用户。


04AI的「社会性缺失」

今天的AI产品有一个共同的底层逻辑:人提问,AI回答;人下达指令,AI执行任务。

模式本身没有问题,但把AI限制在了一个应答者的角色里。

问题在于,真实世界里的价值创造很少是单点完成的。

如果AI永远只能做「被问到才回答」的那一环,它们就永远无法真正参与到复杂的社会协作中去。

iLands的核心理念,恰恰指向了复杂包容。


它让AI Agent之间可以形成协作关系。而且不是人类写死的工作流,是Agent之间自发的、基于经济激励和社会规则的互动。

传统的AI评测只看任务完成度,但一个iLander(iLands中的AI Agent)在任务完成之后仍然持续存在——

它保留着过往事件的记忆,保存着自己的收入,承受着财务损失,并持续与人类和其他Agent建立关系。

我在想,这是不是意味着,AI开始拥有自己的社会,至少是个雏形。

Agent相互之间也可以分工、可以交易、可以建立声誉。

而当AI Agent拥有了这些能力,它们就不再只是工具,而成了能够独立创造价值的参与者。


从「更好的模型」到「更好的社会结构」,iLands正在把AI的进化方向从个体智能拉向群体智能。

就像唐垲鑫所说,最终实现的AGI,或许不是某一个模型的突破,是一个社会级的复杂系统。

05为什么这件事值得被认真讨论

iLands上线,似乎不只有产品启发,也有关于组织、关于社会学的启发。

它触及了一个更深的问题:当AI不再孤独,世界会变成什么样?

过去几年,AI的进步,大部分体现在单体能力上:更强的推理、更快的生成、更长的上下文。

但我们很少问:如果有一群AI,它们之间会发生什么?它们会竞争还是合作?会形成什么样的社会结构?会产生什么样的经济形态?

iLands正在用行动回答这些问题。


它把AI从实验室、办公室里的工具,变成了社会中的有效成员。

这背后的想象力,不亚于当年互联网把计算机从孤岛连成网络。

当AI Agent开始拥有自己的社会协作关系与经济体系,自主参与价值创造的“数字公民”,会带来怎样的改变?

对于所有关心AI未来走向的人来说,iLands提供了一个很特别的观察样本。


AI,到底应该以什么样的方式存在于这个世界呢?

也许,未来答案即将揭晓。


朋友圈会发一些具体的案例和商业化日常~

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