富思人工智能刷新 ARC-AGI-3 Human Leaderboard 紀錄，以行動效率長期穩居全球第一

長期穩居榜首

富思人工智能有限公司公開展示近期以 FuFront-AI-RyanX-Atlas-AGI 參與國際人工智慧公開競賽平台 ARC-AGI-3，並於官方 Human Leaderboard 競賽成果當中，長期穩居全球第一。

根據 ARC-AGI-3 官方公開榜單資料顯示，FuFront-AI-RyanX-Atlas-AGI 已完成 25 games、183 levels，取得 100.00 分，並在多名滿分參賽者競爭中，以更高行動效率持續保持榜首位置，成為目前 ARC-AGI-3 Human Leaderboard 上最具代表性的 AI Agent 成績之一。

不只是單次榜單突破

富思人工智能創辦人暨執行長張凱鈞表示，此次競賽成果不只是單次榜單突破，而是系統在 ARC-AGI-3 Human Leaderboard 上多次刷新並持續保持榜首的長期結果。

ARC-AGI-3 並非傳統靜態題目測試，而是要求 AI Agent 在陌生、未知的互動式環境中，自主探索規則、建立世界模型、推斷目標並規劃有效行動序列，被視為觀察新一代 AGI 與 agentic intelligence 能力的重要測試場。

Atlas AI Agent 架構

張凱鈞進一步指出，FuFront-AI-RyanX-Atlas-AGI 的核心技術並非單純依賴大型語言模型輸出答案，而是建立在公司自研的 Atlas AI Agent 架構與 Atlas-sub-agent 技術路線之上。

相較於傳統 sub-agent 常見的「接受任務後直接生成答案」模式，Atlas-sub-agent 更重視認知邊界管理、真相鏈驗證、最小探針設計與失敗模式檢查，使 AI 能在未知環境中逐步建立假設、驗證規則，將有效策略壓縮為可重用的方法論資產。這也顯示 ARC-AGI-3 已從過往靜態題型，逐步發展為互動式 agentic intelligence 測試場。

後續方向

展望未來，富思人工智能表示 ARC-AGI-3 只是 Atlas AI Agent 對外公開驗證的第一步。下一階段，公司將進一步把相關 agent 技術導入自研「Dragon-world」宿主世界，讓 AI 不只會解題，更能在持續存在的世界中學習、記憶、形成世界模型並長期演化，朝向具備長期記憶、持續學習與世界模型演化能力的 AI Agent 系統發展。

公司資訊

• 公司名稱：富思人工智能有限公司
• 參賽名稱：FuFront-AI-RyanX-Atlas-AGI