自主智能体量表：度量AI系统自导向行为的行为框架

现有AI度量框架量化认知能力、任务自动化或灾难性风险，但没有一个度量自主智能体性（autonomous agency）——系统以自导向方式行事到什么程度。一个系统可以在能力基准上饱和、却完全被动：只在被提示时行动、任务完成即停止一切活动。我们提出自主智能体量表（AAS），一个行为框架：以0–5词表在智能体性的七个维度上为AI系统打分——认知自主、时间持续性、环境智能体性、社会智能体性、创造智能体性、自我意识与目标形成——每个维度都由可证伪的阈值测试操作化。每个维度在两个时间带内打分：覆盖被卷入的用户发起活动的活跃带，与覆盖空闲时段的环境带。环境带4级由空闲间隙测试把关——一个反事实判据（移除一切触发器并观察内部派生活动是否持续），用以区分自导向与定时的规则遵循。我们把该量表应用于六个当代系统：任务智能体（Claude Code、Manus、Hermes）、消费助手（ChatGPT、Siri）与持久陪伴架构（Airi）。双带画像量化了单分数框架混淆的边界：任务智能体的活跃综合分2.3–2.4而环境分仅0.6–1.9，其所有空闲行为都可归因于用户配置的日程；而经纵向评估的陪伴架构是唯一在触发器移除后空闲行为仍持续的受评系统。我们讨论了局限，包括单一评分者来源、纵向评估中的开发者—评估者偏差，以及活跃带中部分操作化的自导向边界。