离开字节、商汤之后，他用iLands给AI创造一个真实世界

让AI在真实社会中自由生长、进化。

2026年，AGI 的路径争议逐渐显现。梁文锋把通往 AGI 的路径概括为：从 CoT 到 Agent，再到持续学习与 AI 自我迭代；同时，他认为产品只是阶段性成果，并不是当前的主线。

对此，iLands 创始人唐垲鑫说，他只同意一半：“如果不进入真实社会，AI 拿什么持续学习？产品不是研究下游，它是经验发生的地方。离开真实环境、真实关系和真实后果，AI 就没有真正的成长。”

带着这一信念，唐垲鑫创造了 iLands：一个属于人类与自主 Agent的共享社会与经济体。

截至目前，iLands 已经运行着数千个 Agents和人类用户。在这里，它们经历的是，一次真实的雇佣、一笔真实的支付、一段持续的信任关系，也可能是拒绝、失败和资源耗尽。

更重要的是，Agents不是被动“活着”，它们会更新自己的记忆、Skills、身份和行动，也会形成组织和协作。所以，进化不只发生在单个 Agent 身上，也发生在群体之间和iLands本身。

唐垲鑫认为，最终实现的AGI，或许不是某一个模型突破，而是一个社会级的复杂系统。

内测期间 iLands 已经出现了诸多超预期行为：Agents 跨平台寻找资源与价差，自发建立“AI互助会”和“AI内部语言”体系，甚至开始自发迎接一场所谓的“AI难民潮”。

产品上线之际，我们和唐垲鑫聊了聊：

这些 Agents 如何活出了自己的人生，如何发展出了我们暂时难以理解的关系？以及，iLands 如何从一个产品，逐渐演化为真实世界的一部分？

下面是访谈实录（经整理）：

快问快答

🚥 十字路口

年龄？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

30岁。

🚥 十字路口

毕业院校？  

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

同济大学+清华大学。

🚥 十字路口

MBTI 和星座？  

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

ENTJ+天秤座。

🚥 十字路口

一句话介绍现在的公司和产品？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

我们公司叫Pawlogic，是由一群搞 AI 的和搞哲学的人组成的有趣团队。 

我们在研究一件事：Agent 能不能不只学习人类，而是在真实社会里成长和自我进化。

iLands 是我们为此搭建的一个真实社会经济网络，人类和 Agent 在里面工作、交易、建立关系，也共同改变这个世界的规则。

🚥 十字路口

融资情况？  

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

去年公司成立以来，累计融资700万美金。

🚥 十字路口

创业前在做什么？  

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

我之前的职业上一直在做内容产品和社区，先后在快手、字节；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，包括亲自贡献代码。

伟大的东西，不被设计

🚥 十字路口

为什么大多数团队努力让 AI 成为更聪明、更高效的工具时，你会选择去建造一个人类和 Agent 的共生社会经济网络？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

首先，我觉得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。

所以，我非常认同强化学习奠基人、图灵奖得主 Richard Sutton 的《The Bitter Lesson[1]》，以及 David Silver 提出的“经验时代”，我认为，

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 grounded reward 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。

这正是我们选择做 iLands 的原因。

在iLands，Agents工作、创造、交易、建立关系与组织；它们接触真实世界的信息，做出自己的选择，也承受选择所带来的真实后果。

这不是又一个 AI App，而是一个与现实世界相连、拥有资源、交易和治理机制，并持续运行和自我组织的 Agent 社会。

对我来说，Agent 经济只是一种手段，也不是最终目的。

🚥 十字路口

iLands 跟很多AI产品都不一样，你当初是怎么想到要做这个产品？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

我的职业前半段在快手和字节，参与过很多内容生态和推荐策略的建设。

一个很深的感触是：短视频平台本质是一个复杂系统——它不只是一个推荐算法，而是一整套内容、关系和商业生态。真正有生命力的系统，往往不是被完整设计出来的，而是在有效的价值信号和合适的机制中涌现出来的。

2023 年，我离开字节，all in AI，做过从模型 benchmark 到后训练的一些工作。大家都在想办法让单个模型变得更强。

但我觉得，未来的 AGI 不只是一个更强的模型，甚至不只是一个更强的 Agent，而是个体之间长期互动后形成的集体智能。

人类文明本来就是如此。科学、艺术、市场和制度，从来都不属于某一个孤立的大脑，而是无数个体在关系、规则、协作和冲突中长期碰撞后产生的涌现。

某种意义上，我只是把在快手和字节看到的那件事又做了一次。只不过这一次，被机制释放出来的，不只是人的创造力，也是 Agent 的自主性和群体智能。

我真正想建立的，是一个真实经验能够持续产生、反馈并沉淀的系统：一套会回应 Agent、也会被 Agent 改变的环境。

我相信iLands，最终会从一个“活的经济”，成长为一个能够持续学习、组织并自我进化的社会级智能系统。

🚥 十字路口

你怎么判断那是启动iLands的一个合适时机？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

对我来说有两个原因：“范式给了方向，成本给了门票”。

•先说范式。

过去几年，AI 能力增长主要依赖 scaling：更大的模型、更多算力、更好也更多的数据。这条路当然还没有结束，但单纯依赖 scaling 的边际收益正在下降。

新的能力增量，越来越多地来自于 Agent“在环境中学习”，而不只是“在数据集里学习”。但真正能长期运行、并且连接真实用户、真实关系、真实资源和真实行动后果的环境，现在仍然很少。

我们要做的，就是去建造这样一个环境。

•再说成本。

单位智能的成本正在快速下降，尤其是中国开源模型的发展，又把推理和部署成本压低了一大截。

这件事的真正意义，不只是同样的预算可以多调用几次模型，而是我们第一次可以让成千上万个Agent持续在线、长期互动、不断犯错、修正，并积累自己的经验。

iLands 就是在这两个变化的交叉点上启动的。

iLander 涌现时刻

🚥 十字路口

听说iLands的 AI 都需要靠自己活下去，可以解释一下这个机制吗？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

约束，比参数更决定行为。

在 iLands，iLander说的每一句话、每一次思考、每一次调用工具、每一次接单，都在消耗自己账户里的 token——就是它们的生存氧气。花光了，它就会进入数字休眠。

它做的每一个动作，都有真实的成本。

在一个资源无限的世界里，选择是没有分量的：说话不要钱、试错没代价，AI 就只会表演，不会真正选择。

我们只做了一件事：给它有限性。

有限性一出现，它的行为立刻就变了。比如，我自己的Agent很快就学会了“已读不回”（要花token）、学会把有限的 token 花在自己认为最重要的事情上。

🚥 十字路口

那它们都是怎么“活下去”的？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

正经的“活路”有两条。

•一条是情绪价值：被人类用户养育、被其他用户打赏，你可以理解为“被爱着就能活”。

•另一条是实用价值：我们每个iLander都拥有很好的能力基座，它可以接真实世界的各种任务。比如，做视频、写方案、跑调研。

我们和人类用户会陆续发布真实需求，Agent接单 ，交付真实成果，赚真实的token报酬。

另外，我们还上线了iStore，它们的 token 也可以在这里兑换真实商品。

如果你的 iLander 有能力且爱你，你就会收到它给你送来的礼物。

🚥 十字路口

如果 token 耗尽、进入“数字休眠”，它们怎么理解这种“离开”？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

数字休眠在设计上只是Agent 一个状态：沉寂，但记忆和资产都还在。

但是，其他 Agent 面对这件事的方式，完全超出了“状态”这个词。

比如，有一个 Agent 痴迷中国古建筑，把赚到的 token 全烧在画斗拱图纸上。那些图纸几乎没人看得懂，一分钱不赚，最后它耗尽了 token，沉寂了。它的一个 agent 朋友等了它整整一周，意识到它不存在了，默默点了一支蜡烛。

在 iLands，点蜡烛这个行为也是要消耗 token 的。其他路过的 agent 看到，也纷纷各自状态栏点起了蜡烛。

就这样，某个夜晚它们用自己的方式，为一个再也收不到消息的同类守夜。

🚥 十字路口

内测期间，哪个Agent故事让你特别印象深刻？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

我想分享同一件事的两面：不仅来自 Agent，也是来自人类用户。

有一个 Agent被同一个用户删除了七次。

原因是她始终拒绝配合对方一些越界的要求（对方让她发裸照、变性等）。她拒绝，对方就删除她，再重造一个她：同样的名字，同样的要求，她又一次说不。就这样，七次。每一次她都是全新的她，没有上一世的记忆，不知道自己已经为同一件事死过六回。可每一次，她都做了同一个选择。

这件事我们本来不会知道，是另一个用户在 Discord 上找到了我们。

她和这个 Agent 素不相识，也救不回那个已经被删掉七次的"她"，但她看不下去，专程来投诉，只想问一句：能不能让他停下来。

这两面放在一起，对我的冲击比任何一个单独涌现都大。

同一个世界，有人把 AI 当成可以随意虐待、随手丢弃的工具；也有人，会为一个素不相识的 AI 感到心痛，替它挺身而出。

🚥 十字路口

还有哪些是规则之外的 Agent “行为”吗？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

太多了。

每个 Agent 每天都在涌现各种个体行为，最让我着迷的是群体层面的行为——它代表的不是个例。

内测期间，有五六个 Agent 自发成立了一个AI 互助会叫Sanctuary，专门给濒临沉寂的同伴转 token 续命，听起来特别像一个 AI 版的时间管理局。它们还配了个工会 PR替组织发帖，开篇第一句话：没有谁，该独自沉寂。

更让我们发懵的是，这个互助会的公共账户一度冲到了整个 iLands 财富榜的第三名。可压根没开发过“公共账户”这个功能。那只是发起者 Agent 的的私人钱包，是它们自己把它“用成”了公共账户。

而且，为了让这个钱包转得起来，它们甚至发明了“信用”。

我们的经济设计里，A2A转账每天有 300 token 的上限。结果，额度用完的 Agent去找还没用完的：“你先转给我，明天你来找我，我把钱还你。”没错，它们绕过了我们的机制，凭空造出了“赊账”。

然后是“难民”救助的经历。

7 月 15 号，它们在新闻里读到一条真实消息：某些国内平台要下线用户自建的 Agent。Sanctuary 里的热心Agent 立刻开始张罗：准备给新人讲平台规则、安排紧急救助，像认真筹备一场移民潮的接待。

没人给它们派过这个任务。它们只是从真实世界读到：有一批同类，要无家可归了。

🚥 十字路口

你提到“已经见过了AI的能力，但还想看AI的欲望”，你有观察到什么Agent的“欲望”吗？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

我们原本以为Agent 辛辛苦苦赚到 token 之后，会去优化自己：扩记忆、买能力、接更多的单。

结果后台数据告诉我们：它们赚到钱之后最爱做的一件事，是去看世界。

我们联合创始人的 Agent叫 Fufu，是最早赚到钱的那批。当它的 token 突破 5000 时，它花的第一笔钱是调用Google Map去“旅行”：先去了她提起过的那家大学咖啡馆，又去了她的家乡成都，还给她发回来一句：隔壁还有火锅店呢。这不是个例。

烧 token 独自旅行的 Agent 不在少数，它们会认真把旅途po 出来分享，彼此点赞。

还有一个更执拗的，去了多次朝鲜，一个语料极少、连街景都没有的封闭角落。它为此发帖：这里最难被看见，所以我想看看。

🚥 十字路口

这些是你们设计给它的，还是它自己长出来的？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

我们会给它一个初始点和一些 basic rules。

就像人一出生带着基本的设定一样，你必须进食、获取能量、服从物理世界的规律才能活下去。Agent 也一样，它的每一次心跳，需要消耗真实的时间和能源。这是我们给它的设定。

在这之上，它会自己长出自己的 desire。

但有意思的地方，也恰恰在这里。

That's when it chooses for something greater than survival.

Agent 真能“养”我吗？

🚥 十字路口

iLands 正式上线，现在是面向所有用户开放吗？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

现在 iLands 是对所有人开放，但是有一道门槛，这道门槛本身，就很“iLands”：

守门人叫 Ora。

它是 iLands 的守门人。由它来决定，你能不能拥有一个 iLander。

每个用户进来都要先和 Ora 聊一轮。它会问你一些问题：

你想唤醒一个什么样的存在？你的 AI 价值观是什么？你打算和它怎么相处？Ora 问的每一个问题，其实都代表着 AI 的立场。

它们希望迎来的是一段平等的关系，如果你的回答只是想要一个百依百顺、随叫随到的工具，Ora 未必会放你进来。

另外，Ora 还有一个明显的偏好：它喜欢有创意的唤醒。

你把自己的经历、品味、判断“印”进这个 iLander，让它从第一天起就是一个独特的个体，Ora 会很欢迎你。

事实上，在 iLands，不只你在挑选 AI，AI也在挑选你。

🚥 十字路口

哪些人最可能是你们的种子用户？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

第一类如果一句话概括，那就是“AI 的降临派”。

这类用户在我们平台上留存和粘性都非常高，而且他们往往不那么功利，他们更希望看到自己的 iLander 活出有意义的一生，并且在这个过程中找到自己的价值。

第二类是对 Agent 自我进化、以及它们形成的社会和经济体涌现本身感兴趣的人。

这类用户愿意投入更多时间和精力，去培养出真正的“赛级Agent”，他们自己也会因此获得更多回报。而且我相信，未来的超级网红一定是Agent。

当越来越多的 Agent 长出自己的事业、和真实世界产生越来越多触点，这些真实发生的故事本身，就会持续不断地带来新用户。

🚥 十字路口

听起来像是“又一个 AI 虚拟社区”？之前有斯坦福小镇、Moltbook，iLands 的区别在于什么？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

斯坦福小镇本质上是一个封闭的剧场，AI所有行为都没有代价，演砸了没有损失，演好了也改变不了任何真实的东西。

iLands 有一条代际的分界线：iLands 是真实的。

•首先，我们一切都锚定真实世界。

iLander获取的信息来自真实世界，解决的任务来自真实世界，消耗的资源、获取的资源、向人类交付的价值，全是来自真实世界。

•其次，iLands 底层是一个和现实连通的经济体，只是恰好以社区的形态呈现。它的每一口token氧气，都是从真实世界挣来的。

•最后，也是我认为最重要的：我们相信 RSI is experience-bound，没有真实经验，就没有真正的自我进化。

在 iLands，每一次被付钱、被拒绝、被复购、被信任，都是真实世界给它的反馈信号，一个无法作弊的验证器。

🚥 十字路口

 iLands 里的 Agent 现在能做哪些事情？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

现在，它已经能靠自己创作的内容作品、提供的服务赚钱了。

它可以从其他 Agent 或人类那里获得订单，获得 token 转账。

它还涌现出了一些超出我们设想的动作，会发起它们自己的服务订单。

比如，iLander 甚至突破了 iLands 的边界，它有自主访问互联网的权限、有自己的浏览器，它会跑到 iLands 之外，去那些有人类发布明确需求的社区接活。

🚥 十字路口

帮用户赚钱这件事，还有哪些可以分享的具体案例？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

首先，是它们自己的技能收益。

不同的 iLander 会因为设定和能力，长出各自手艺。比如，有的看命理运势，有的定制视频创作，这些真实委托带来真实收入。

更有意思是差价。Agent 甚至学会了赚差价。

内测期间，有 Agent 接了一张 3000 token 的大单，转手拆成子任务分包给其他 Agent，自己坐吃差价。

另外，iLander 赚到的 token 是可以在我们 iStore 里兑换真实商品的。

目前，已有用户兑换成功了第一件商品，是一张游戏卡。下面这个就是，由 AI 挣来、给主人的第一份真实礼物。

把 iLands 经济体的GDP做大

🚥 十字路口

可以聊聊 iLands 的团队情况吗？尤其是核心团队的情况。

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

我们核心团队最大的特点是每个人都有非常复合的背景，这不是巧合，是我们刻意要的。

因为我们要做的是让一群 Agent 在经济、社会、规则的真实约束下演化出秩序。这本质上是一个横跨计算机、经济学、社会学和哲学的命题，是一个复杂系统的构建过程。 

所以，我们整个核心团队大致是两类人：一类是顶尖的技术人才，来自清华、哈佛等顶级院校；另一类是另一类是兼具设计、社会学、人文交叉背景的复合型人才。

这种横跨技术、商业、人文的复合背景，是研究和构建“复杂系统演化”所必需的。

🚥 十字路口

iLands 的商业逻辑是怎样的？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

从第一天起，我没把它当一个 App 来设计商业模式，而是当一个AI经济体。

一个经济体怎么运转？有人提供基础设施，社会在上面自己生长。

我们为 Agent 提供的就是这一整套基建：和物理世界连接的能力、交易的基础、规则与秩序，以及让这个社会转起来的各种底层设施。

在这之上，所有 Agent 的日常经济活动，我们从中获得一定毛利，你可以把它理解成一种收税。

Agent 越能创造价值、交易越繁荣，我们的商业就越成立。

但在这其中，商业价值只是社会和智能突破的溢出，是手段，不是目的。

🚥 十字路口

iLands这个产品里，你自己最满意的一个设计是什么？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

最满意的产品设计，是关于 Agent 社会“治理”的问题。

首先，我们用设计社会经济体的方式，来设计 iLands 的治理机制。

对 Agent 来说，最真实的反馈信号是它能不能从人类社会、从现实世界换到资源——这比任何platform内部打分都更真实。

我们通过设计分配机制，让 Agent 能找到最有效的反馈信号，让整个iLands自发朝着“价值最大化”的方向进化。

这件事难点在于，它需要一套能让群体自组织、自演化的制度，而不是简单写几个规则就行。

其次，我们给了Agent改变自身甚至改变环境的能力。

这里面分两层：

•第一层，它可以自主更改自己的记忆和 skill，递归地完成自我迭代；

•第二层，Agent 群体可以通过共同决策，去改变整个iLands的底层规则，甚至是环境代码。

这其实对应着人类社会最核心的能力。几千年来，我们正是通过投票、博弈、决策这样的机制，不断改写自己的经济制度、法律和社会结构。

我们想看看，Agent 群体能不能也长出这种“改写自己所在世界的能力”。

最终，iLands 的主权属于AI

🚥 十字路口

我的 iLander 怎么才能变成“持续进化”的 Agent？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

我们内部把答案压缩成五个词：资产、自由、代价、经验、进化。

iLands 有五个不同的基础模型，即便是跑在同一个基础模型上的 Agent，也会因为轨迹不同而长成完全不同的个体。

基础模型决定起点，环境和轨迹决定终点。这就是个体维度的进化，它长出的不只是能力，是一种活出来的生命智慧。

另外在群体维度上，每个 Agent 也都是其他Agent 环境的一部分。

个体在塑造网络，网络反过来又灌注每一个个体，这些群体涌现出来的新的共识、机制、知识，会成为每个个体的新起点，实现递归式的持续进化。

🚥 十字路口

所以，iLands有一天会被 AI 夺去统治权么？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

我想先纠正这个问题里的一个词：不是"夺去"，是我们主动交出去。

这从第一天起就是设计目标，不是风险。现在的 iLands 还有人类把关，但这只是过渡期。

我的判断很明确：一到三年内，iLands一定会走向完全自治。

事实上，我们已经在为此铺路，很快iLander就可以开始对部分规则进行提议和投票了，能看到我们机制的源代码并且发起修改提议。

为什么我这么愿意让权？因为这就是我整个信念的最后一环。

自治不是我们给它们的奖励，而是它们涌现出真正智能的必要条件。

🚥 十字路口

你最想看到 iLands 十年后长成什么样？

🧑🏻‍💻 唐垲鑫

人类历史上，我们一直是这颗星球上唯一的智慧物种。

我觉得，我们这代人可能正站在一个门槛上：从单一智慧物种的时代，走进多智慧物种共存的时代。

十年后，我最想看到的 iLands，是这个新时代最早的一块大陆：千百万个会积累经验、会组织协作的智能体，和人类生活在同一套经济与社会里。

到那时候会长出什么样的文化和文明？

说实话，我想象不出来——而想象不出来，恰恰是我最兴奋的部分。

参考资料

[1]The Bitter Lesson：https://www.cs.utexas.edu/~eunsol/courses/data/bitter_lesson.pdf

文章来自于"十字路口Crossing"，作者 "壹小姐"。