研究导读
AGI 是什么？人工通用智能与工程化定义
AGI 是 Artificial General Intelligence（人工通用智能）的缩写。COG 从复杂项目的交付能力出发讨论 AGI：一个 AI 系统能否在明确条件下，持续承担原本需要人类团队协作的工作？本页介绍这一工程视角，并连接原始论文。
以下内容是 COG 研究观点的导读；完整论证、适用条件与参考文献请见原始论文。
目标 · 执行 · 验证 · 交付
COG 如何定义工程化 AGI？
在 COG 的工作定义中，工程化 AGI 是一种系统级能力状态：在目标、可用资源、安全边界和初始上下文给定，且验收边界能够独立建立的条件下，AI 系统能够在无持续人工驱动的情况下，稳定完成多数原本需要普通人类团队长期协作的典型复杂项目，并提供可验证的交付结果。这是一种用于工程研究与评估的工作定义，不代表所有 AGI 研究采用同一标准。
可闭合项目与开放前沿创新如何区分？
可闭合项目允许解决路径未知、局部探索和方案创新，关键是最终交付能够依据独立建立的目标、约束和验收条件进行判断。工程化 AGI 不以持续超越人类认知前沿为成立条件；从 AGI 到 ASI，还需要进一步研究开放问题中的方向发现、结构生成与价值判断能力。
AGI 与单项任务表现有什么区别？
一次问答、一次代码生成或一个基准分数，主要反映特定条件下的局部表现。复杂项目还涉及任务依赖、持续约束、错误恢复、验收与合理变化。工程化 AGI 因而关注完整系统能否维持项目闭环，而不只关注基础模型在某次调用中的输出质量。
无人化完成是否意味着人类完全不参与？
不意味着完全没有人类参与。人类仍可设定目标、配置资源、规定安全边界并承担最终授权。关键是系统不再依赖人类持续拆分常规任务、纠正方向、恢复上下文或代为完成过程治理；交付结果仍需独立验证。
如何观察 AGI 的工程进展？
三轴模型从规模、范式与工程化三个方向讨论能力进展。AI 工程学进一步研究有限能力如何形成可靠交付；MRAC 使用多轮审计与修复轨迹提供过程证据。单个机制的有效性或审计收敛，都不能单独证明 AGI 已经实现。
原始论文与 DOI
AGI 的工程化定义:以复杂项目闭环能力为判断标准
人工通用智能(Artificial General Intelligence,AGI)长期缺少稳定且可操作的定义。既有定义分别强调拟人行为、主观心智、广泛认知能力、人类水平表现、经济价值或社会影响,却仍难以回答一个工程问题:AI 何时从高能力工具转变为能够独立…
DOI: 10.5281/zenodo.22803294AGI进展的三轴模型
用规模轴、范式轴和工程化轴描述 AGI 进展，并说明复杂任务稳定交付阈值。
AI工程学:面向智能任务可靠交付的学科纲领
大模型及其Agent系统已经能够生成代码、规划任务、调用工具并修改真实工程状态,但能力增长尚未同步转化为复杂任务的可靠交付。现有研究已分别从模型能力、上下文、检索增强、Agent架构、软件工程、评测、可靠性与安全保证等方向处理相关问题,但这些成果之间仍存在一个…
DOI: 10.5281/zenodo.21931156多轮审计收敛:复杂 AI 工程任务的覆盖状态判断与递归控制
大模型及其 Agent 已经能够处理部分真实的软件工程任务,但一次执行成功仍不足以证明具体结果已经达到可交付、可依赖的程度。前置研究提出 SCR(Search Space–Coverage Capability–Delivery Reliability Rel…
DOI: 10.5281/zenodo.21959920