美国国防高级研究计划局（DARPA）近日宣布启动一项名为“智能体通信提升数学方法”（MATHBAC）的重大研究项目，旨在通过构建严格的数学基础，推动人工智能（AI）智能体在科学探索领域的协作能力实现质的飞跃。该项目将分两个阶段推进，总周期34个月，第一阶段最高可获得200万美元资助，面向全球研究人员征集创新方案。
DARPA在项目公告中指出，尽管AI在探索解决方案空间方面表现出色，但在系统性地生成可推广的科学洞见方面仍存在显著短板。当前AI模型的发展高度依赖启发式引导，本质上是一种“试错式”探索，缺乏对结果背后成因的深入理解。这种局限性同样体现在智能体间的通信协作中：若缺乏严格的数学理论支撑，智能体间的交互将长期面临效率低下、稳定性不足以及难以跨领域应用等挑战。
MATHBAC项目的核心目标正是破解这一难题。DARPA解释称，项目将通过优化AI通信机制，系统性地加速新假设的生成速度，从而推动智能体在科学推理领域的效率实现突破性提升。第一阶段的研究将聚焦于两大方向：一是构建理解和设计智能体通信协议的数学基础；二是提升通信内容的质量，确保智能体不仅能高效交互，还能传递具有科学价值的信息。
在通信内容的研究方面，MATHBAC提出了更具挑战性的要求。项目团队需深入分析智能体间的交互数据，从中提炼出简洁、可推广的“知识精华”，并将其纳入协作智能体的共同知识模块。例如，项目设想了这样一个高难度场景：一组经过特定科学领域训练的AI智能体，能否从一组暗示某种普遍规律但未明确阐明该规律的数据中，自主推断出具有普适性的科学原理或定律？DARPA甚至以“重新发现门捷列夫式原子周期表”并构建“面向分子的多维类周期表”为例，说明了项目目标的远大性。
为确保研究的革命性，DARPA明确表示，MATHBAC不会接受任何仅对现有实践进行渐进式改进的申请。项目要求研究人员必须追求真正意义上的突破，例如开发能够系统性推动新科学演化与发明的AI工具。在第二阶段，研究将进一步深入，探索专为AI智能体设计的全新领域语言，以支持智能体基于协作压力进行自我进化。
据悉，MATHBAC项目的提案截止日期为6月16日，计划于今年9月正式启动。预计将有多个团队获得资助，共同参与这一具有里程碑意义的研究。截至目前，DARPA尚未对相关问询作出回应，但项目的远大目标已引发科学界的广泛关注。
