Susan STEM

2026年要想办法探讨和大模型“解耦”
2026 年，对我来说，就是完全进入 AI 原生应用时代的一年。我曾经写过一个比喻：大模型其实就是通用图灵机的那条“纸带”。它承载信息，压缩世界，展开潜能，执行逻辑，一切语言、结构、外部环境都在这条纸带上被折叠与重写。问题是，我们现在 99% 的 AI 应用仍然绑死在纸带上。本质上，大部分所谓“AI 应用”，不过是把更复杂的 prompt 写到纸带上，或者在纸带上贴一层 UI。从工程上看，这还停留在 2023–2024 的范式：依赖模型的注意力窗口，依赖手工堆积的上下文，依赖同一条纸带承载所有的状态、记忆、意图与行为。而我 2026 的目标之一：让应用程序与纸带本身实现深度解耦。解耦三件事：第一，从“模型记忆”中解耦：记忆属于应用，不属于纸带。纸带（模型）只负责推理与生成，是 CPU。而事件、偏好、人设、长期记忆属于应用结构层，这些是 runtime 自己的“世界模型”。第二，从“长提示词”中解耦：结构属于应用，不属于纸带。纸带不应该承载整个世界。真正的世界应该由 state、ledger、人格卡、schema 等结构保存；模型只在需要时读取片段。换句话说：提示词不再是主角，结构才是主角。第三，从“行为逻辑”中解耦：智能体的行为由 runtime 决定，不由纸带决定。纸带只执行一步推理，但“何时执行、执行什么、针对谁、执行后如何改变下一步” 必须由调度器、路由器、智能体 runtime 决定。模型不是 agent、不是人格、不是系统，它只是执行单元。真正的智能存在于纸带之上的结构层、行为层、调度层。所以在 2026，我要做的，就是从“纸带时代的应用”跨入“结构时代的应用”。应用与模型不再混在一起成为一团胶水，而是清晰的分层：模型负责推理；应用负责结构；运行时负责调度；多智能体负责协作；用户负责意图。 1. 我们真正需要的是什么（概念层面） 🧬 A. 结构内核（KERNEL） Kernel 是即使所有模型都消失，你的系统依然必须存在的那一层因为你仍然需要能够：看见你的世界描述你的世界在本地重建你的世界 Kernel 的职责不是“聪明”，而是维护稳定的结构与不变量。 State Model（世界状态）用户 / 家庭 / 项目 / 任务 / 事件 / 记忆存放于：state.json、ledger.json、persona.json、schemas/… 这是你的世界模型——而非任何模型的世界模型。 Ledger & Events（因果账本）追加式事件流：events.log / http://session.events 可回放、可审计、可压缩每一次智能体行为最终都写入这里，作为世界的因果记录。 Persona & Policy（身份与规则） persona schema + persona cards 权限、边界、偏好、风格回答“谁在说话 / 谁在行动”。 Schema & Protocol（结构契约）统一的 JSON schema：任务、对话、记忆、偏好、工具调用让结构成为一等公民，而不是 prompt 文本。一句话总结：Kernel 是你所有结构资产的“最小操作系统”。模型只是挂在其上的协处理器。 🔁 B. 智能体运行时（RUNTIME） Runtime 是系统的生命层—— 真正执行调度、生成行为的地方。它负责： Event Loop（主循环）监听输入（人类、外部系统、定时任务）生成下一步意图（调用工具 / 调用模型 / 更新状态）将结果写回 ledger / state Scheduler（调度器）什么时候应该调用模型？什么时候只需要规则？什么时候根本不需要 AI？什么时候需要休眠 / 批处理 / 延迟执行？ Router（路由器）决定使用哪个智能体 persona、哪种策略、哪个工具链决定是否使用 LLM，以及使用哪一个 LLM Tooling Layer（工具层）行为不是 prompt，而是明确的动作： query_db() send_email() update_ledger() call_model(model_id, input_struct) 模型只是众多动作中的一个。一句话总结：Runtime 决定何时、为何、以何种方式调用 Kernel 与模型。 📡 协议层（PROTOCOL） Protocol Layer 定义了系统中一切通信的方式：外部世界如何与系统交流系统内部组件如何彼此交流所有输入与输出都必须经过协议。任何组件不得绕过协议，直接与模型或 Kernel 通信。

创世纪真正的核心，就是这个 Scientific Foundation Model——SFM，整个平台的皇冠宝石。因为美国过去七十年积累下来的科学数据，如今绝大部分都静静地躺在那里：从没有被结构化、从没有被统一、从没有被模型真正“吃进去”。更关键的是，其中还有大量 restricted access 和 classified 的敏感数据，涵盖核物理、聚变、量子、粒子探测、材料相图、关键能源系统等，这些才是真正意义上的美国科学国宝。此前，它们散落在各国家实验室里，只能在严格许可下按需调用，无法形成体系；如果 SFM 能将这些数据统一进一个可学习、可推理、可设计的科学模型宇宙，那就是第一次把“美国的科学家底”以结构化形式真正激活。
从我看来，这个项目要么成，要么败，核心难点全在这里：第一，只有 DOE 拥有真正“正确”的科学数据——几十年积累、规模庞大、物理规律完备、仪器校准严格，是全球独一无二的科学国宝；气候、聚变、X 射线散射、粒子探测、超导、HPC 仿真、量子噪声、材料相变……每一种都是顶级信号源。第二，非语言数据到底能不能让基础模型工作，这是一个要烧掉十亿美元才能验证的问题；科学数据不是文本，而是张量、场、流形、轨迹、PDE 解和原始仪器信号，如果 Scaling Law 在低噪声、物理约束数据上更有效，SFM 就可能开启一整个新的科学范式，否则就是彻底失败。第三，DOE 的数据虽然珍贵，却高度碎片化——不同实验室、不同仪器、不同格式、不同元数据标准，大量半机密数据交织在一起；若想训练 SFM，所有数据都必须被标准化、schema 对齐、校准一致、可追溯，并统一编译成一个科学 IR。做到这一点，SFM 的诞生将势不可挡；做不到，这个平台就会变成一个无法整合的噩梦。而这也意味着：Genesis Mission 的真正起点，必然也是从数据标准化开始。