一个名为国防高级研究计划局（DARPA）的美国政府最高机密机构于2026年4月7日发布了一项正式的项目公告，启动了一项名为“增强代理通信的数学”（Mathematics of Boosting Agentic Communication，简称MATHBAC）的新研究计划，旨在开发使人工智能代理网络更有效协作所需的数学和科学基础——最终加速国家防御的科学发现进程。
该公告由DARPA的国防科学办公室发布，寻求来自大学、研究机构和愿意解决现代人工智能中一个更深层次未解问题的私营公司的提案：不是如何让单个AI系统更智能，而是如何让一组AI代理进行沟通、协调，并共同得出单个系统——甚至单个专家——无法独立达到的科学见解。提案截止日期为2026年6月16日，项目的执行预计将于2026年9月15日开始。
该项目分为两个阶段，持续34个月。第一阶段约为16个月，单个奖励上限为200万美元，重点开发分析和改善AI代理信息交换的数学工具。第二阶段为期18个月，将进一步推进——询问AI代理是否可以在工作过程中设计出自己的沟通策略和知识基础，朝着DARPA所描述的自主生成新科学的方向发展。
MATHBAC是对当前AI系统操作中存在的一个公认差距的回应。如今最强大的AI平台——大型语言模型、推理模型和专门的科学模型——往往通过试错过程进行设计和优化，DARPA的项目文件将其描述为根本上“爱迪生式”的：测试组合直到某种方法有效，而没有对其背后的理论理解。该机构希望用一个有原则的数学框架来取代这种方法，借助控制理论、信息理论和应用数学来精确描述代理行为，就像工程师描述物理系统一样。
该项目分为两个技术领域。第一个领域称为TA1，专注于通信协议的数学——本质上是管理哪个AI代理与哪个代理何时交谈以及说什么的规则。在这一领域工作的研究人员将开发工具，将单个AI代理建模为数学运算符，分析不同通信结构如何影响团队解决问题的能力，并构建软件，使研究人员能够在没有大规模试错的情况下设计优化的协议。第二个领域TA2，专注于代理之间实际共享的内容：具体而言，AI系统是否能够从大量数据中提取和阐明真正新的科学原理，正如科学家曾经从实验观察中推导出基本法则一样。TA2的一个明确目标——在公告中被描述为“DARPA难度”挑战——是证明一个AI代理集体原则上可以仅凭数据重新发现像周期表这样基础的东西，而在该组织原则被明确命名之前。
DARPA故意将MATHBAC的重点限制在科学领域。科学领域提供了结构化、精心策划的知识体系；它们需要单个代理难以实现的跨学科综合；并且提供了验证所声称发现是否真实的明确标准。公告提到化学和生物医学研究作为说明性例子，同时允许提案者自由选择自己的科学子领域。
MATHBAC符合五角大楼在快速利用AI进行科学研究方面的更广泛兴趣模式。DARPA的公告本身提到最近的政府倡议——包括能源部的创世纪任务（Genesis Mission），这是与多家AI公司的合作——作为证据，表明自主AI辅助发现已经吸引了显著的机构投资……
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DARPA于2026年4月7日启动MATHBAC计划，以开发数学基础以改善人工智能代理之间的通信。该倡议旨在增强科学发现的协作，提案截止日期为2026年6月16日。该计划将持续34个月，重点关注结构化科学领域，以促进自主的人工智能辅助发现。
- DARPA于2026年4月7日启动MATHBAC计划。
- 该计划旨在改善人工智能代理的通信与协作。
- 该计划的提案截止日期为2026年6月16日。
- 该计划结构为34个月的努力，分为两个阶段。
- MATHBAC专注于科学领域，以增强人工智能辅助发现。