在科技史上，很多颠覆性的突破，回过头看，其路径都显得如此顺理成章，仿佛是唯一的必然。

比如今天，我们谈论通用人工智能（AGI）时，一个清晰的公式似乎已经摆在面前：让AI先通过“预训练”拥有海量的知识和理解能力，再通过“强化学习”赋予它强大的决策和推理能力。

理解力，加上决策力，一个智能的Agent不就诞生了吗？

这个逻辑听起来天衣无缝。但你是否知道，为了走通这条看似“必然”的道路，行业最顶尖的头脑，曾在黑暗中摸索了近十年，并付出了两次代价高昂的失败。

今天，我想和你分享的，就是这部AI的“隐秘斗争史”。它的主角，是OpenAI。它的剧情，关乎今天所有AI Agent的来龙去脉。

1、第一次失败（2016年）：纯粹RL的“头铁”与幻灭

故事要从2016年说起。那一年，AlphaGo点燃了强化学习的火炬，整个AI界为之沸腾。雄心勃勃的OpenAI也发起了一个名为“Universe”的宏大项目，他们的目标在今天看来依然前卫：只用强化学习，让AI学会在真实的网页上独立完成任务，比如，买一张机票。

这听起来和我们今天热议的AI Agent何其相似！

当时的工程师们满怀激情，他们搭建了一个复杂的系统，让AI智能体真的可以在网页上“看见”和“点击”。他们相信，只要有足够多的试错，AI终将能学会从输入“旧金山”到“纽约”，再到点击“确认支付”的全过程。

然而，现实给了他们沉重一击。AI确实可以在某个特定的航空公司网站上，通过成千上万次的训练，像一个熟练工一样背下购票流程。可一旦换一个新的网站，界面稍有不同，它就立刻手足无措，变成了一个“数字白痴”。

问题出在哪？它只有“肌肉记忆”，没有“真实理解”。 它知道在一个固定的棋盘上如何落子，却根本不明白“出发地”、“目的地”这些概念的真正含义。

最终，这个过于超前的项目被悄然关停，团队也被裁撤。OpenAI的第一次Agent探索，宣告失败。

2、第二次失败（2019-2020年）：机器人领域的再次碰壁

第一次的失败并没有浇灭OpenAI的热情。他们将目光投向了另一个更具挑战的领域：机器人。

2019年，他们推出了一个惊艳世界的项目：用强化学习训练一只灵巧的机械手，成功复原了魔方。这再次证明了RL在完成复杂、精确任务上的巨大潜力。

乘胜追击的他们，提出了一个更大的目标：让机器人学会整理桌面。这几乎是今天所有具身智能公司都在攻克的难题。

然而，历史再一次重演。在高度可控的仿真环境中，机器人表现出色。可一旦回到混乱、多变的物理世界，面对无穷无尽的物体形态、光照变化和意外情况，纯粹的强化学习再次显得力不从心。

一个连“苹果”和“番茄”都无法稳定识别的AI，你如何能指望它精准地执行“把水果放到篮子里”的决策呢？

2021年，在又一次的碰壁后，OpenAI做出了一个艰难的决定：解散机器人团队。第二次向通用智能发起的冲锋，似乎又一次陷入沉寂。

3、转折点：那块名为“预训练”的拼图

命运的奇妙之处就在于，转机往往出现在意想不到的地方。

就在OpenAI解散机器人团队的同一年，其内部一篇关于多模态模型Clip的研究论文发表了。Clip通过学习海量的“图片-文本”数据对，建立起了强大的视觉和语言的“联合理解”能力。它本身并非为机器人设计。

但华盛顿大学的研究者们敏锐地抓住了这块“拼图”。他们将Clip的“理解能力”与“强化学习的决策能力”相结合，奇迹发生了：一个能听懂人类语言指令（比如“请把那个蓝色的杯子递给我”）并准确执行的机器人诞生了。

至此，那条隐藏在历史迷雾中的通关公式，终于被完整地揭示出来：

预训练大模型 = 通用的理解能力（一个见多识广的大脑）

强化学习 = 高级的决策能力（一个果断行动的小脑）

通用智能 ≈ 理解能力 × 决策能力

这两者，不是加法关系，而是乘法关系。任何一项为零，结果都将为零。

3、结语：没有白走的路

现在，我们可以回答开篇那个“马后炮”式的问题了。

历史的进程并非一条直线。正是因为OpenAI们在“纯强化学习”这条路上爱过、痛过、失败过，才让整个行业都深刻地认识到，“通用理解能力”是不可或G跳过的前提。当GPT-4这样强大的“大脑”终于出现时，曾经蛰伏的“强化学习”才得以爆发出真正的威力，将“理解”转化为有效的“行动”。

那些看似走不通的弯路，最终都成了通往山顶的台阶。读懂了这段隐秘的斗争史，你才能真正理解，为什么今天我们拥有的一切，既是科技的必然，也是历史的馈赠。