
导语
当前,基于大模型的 AI Agent 正在经历从单一智能体向多智能体网络(Multi-Agent Systems)的演进。当具备自主决策能力的硅基智能作为新型“主体”成规模地涌入真实生产环境,传统的组织架构正面临底层的系统性挑战。在此背景下,我们亟需以复杂科学为底座,建立一套融合形式化模型、网络演化等的研究框架,将探讨的重心从局部的工具效率提升,转向碳基与硅基混合的新型组织结构如何演进。
整个框架分为三个模块:第一模块重在总览全局与复杂科学视角下奠定理论基石,第二模块着眼于组织理论与 AI 时代技术狂奔演进下的趋势探索,基于行业工程实践,第三模块则回归产业现场的真实问题。
本期为「AI时代复杂组织架构」读书会第 1 模块第 3 期。
为系统探索AI Agent范式下的组织架构新路径,集智俱乐部与The Manifold (流形社) 领衔发起「AI时代复杂组织架构第一季:多主体与涌现」读书会,组织对复杂系统、组织演化与前沿AI应用感兴趣的研究者与实践者,共同研读经典文献、探索理论标尺、交流真实世界中的各类实践。读书会于2026年10月24日起每周六上午 10:00-12:00 线上开展,持续约 12 周,包含主讲分享、交互推演与产业共创,并提供会后视频回放,诚邀相关领域的学者、技术社区同好、产业人士及其他跨学科同好参与。


分享简介
分享简介
一个组织中的每个成员都追求自身收益,为什么有时能够形成高效协作,有时却陷入搭便车、过度竞争与集体失灵?当具备自主决策能力的 AI Agent 加入其中,这个问题又有了新的维度:人与智能体如何相互适应,个体能力的提升又能否转化为集体效能?本次分享围绕一个核心问题展开:「合作如何从多主体的局部决策与反复互动中涌现,并在持续演化中得到维持?」
博弈论为理解个体决策与集体困境提供了形式化语言。通过囚徒困境与公共品博弈,我们可以看到,个体的最优选择未必带来集体的最佳结果。演化博弈进一步将策略更新与动态反馈引入分析,考察参与者在反复互动中调整行为时,哪些策略能够扩散,哪些状态能够抵抗入侵,以及合作为何需要特定条件才能持续。
本次分享将结合直观实例,介绍合作演化的五大机制,并结合两项高阶群体互动研究,讨论群体结构与不同层次的收益信息如何共同影响合作,呈现网络互惠与多层次选择之间的联系。
在此基础上,我们将进一步讨论 AI 参与下的人机交互与共演化。当人和智能体共同执行任务、共享资源并根据反馈调整行为时,组织如何协调个体目标与集体利益?协作关系、激励机制与治理规则又将如何影响长期表现?这些问题将引导我们从演化博弈与 Cooperative AI 的视角,探索人机混合组织的合作条件与结构演进。
分享大纲
分享大纲
个体决策与集体困境
博弈论与演化博弈
合作演化机制
人机交互与共演化
核心概念
核心概念
演化博弈、多智能体系统、复杂网络、合作困境、人机交互
主讲人介绍
主讲人介绍

王迪妮,同济大学控制科学与工程专业博士研究生,博士期间于美国达特茅斯学院联合培养。主要研究方向为复杂网络上的演化博弈与信息传播,建立了基于个体和群体的多层次社会学习规则及其共演化的理论分析框架,以及智能算法调节下基于主体的社交媒体信息传播模型。
参考文献
参考文献
[1] Nowak, M. A. (2006). Five rules for the evolution of cooperation. Science, 314(5805), 1560–1563.
[2] Shirado, H., & Christakis, N. A. (2017). Locally noisy autonomous agents improve global human coordination in network experiments. Nature, 545(7654), 370–374.
[3] Ohtsuki, H., Hauert, C., Lieberman, E., & Nowak, M. A. (2006). A simple rule for the evolution of cooperation on graphs and social networks. Nature, 441(7092), 502–505.
[4] Allen, B., Lippner, G., Chen, Y.-T., Fotouhi, B., Momeni, N., Yau, S.-T., & Nowak, M. A. (2017). Evolutionary dynamics on any population structure. Nature, 544(7649), 227–230.
[5] Traulsen, A., & Nowak, M. A. (2006). Evolution of cooperation by multilevel selection. Proceedings of the National Academy of Sciences, 103(29), 10952–10955.
[6] Wang, D., Yi, P., Hong, Y., Chen, J., & Yan, G. (2025). Emergence of cooperation promoted by higher-order strategy updates. PLOS Computational Biology, 21(8), e1012891.
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报名读书会:「AI时代复杂组织架构」
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也为了下一代
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主办方
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医疗健康是知识密度最高、协同链条最长的产业之一,医院、药企、器械企业、保险机构与无数创新公司,在AI Agent浪潮下正面临一道深刻的组织命题:当硅基智能作为新型“主体”渗透进诊疗全流程中,碳基智能(人类)应该如何在新架构中寻找自己的定位?
作为「AI时代复杂组织架构」读书会的主办方之一,动脉网期待把复杂科学的视角引入中国医疗创新的产业现场,希望在医疗创新与复杂科学之间架起桥梁,让更多产业实践者获得理解新时代组织架构的思想工具,共同寻找“中国医疗创新应该如何组织”这个关键问题的新答案。
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