在生成式 AI 狂飙突进的2026年，技术圈的兴奋点正在发生微妙的偏移：从单纯的“对话与生成”，转向了复杂的“决策与执行”。
在这个节点，一场在南京启动的赛事，正在试图用最前沿的Agentic AI（智能体）技术，去触碰中国实体经济最硬核的神经——公路货运。
日前，满帮集团联合阿里云天池平台与ModelScope社区，向全国高校极客抛出“橄榄枝”，正式发起“Agent 算法大赛”。奖金池超过20万，优秀者将获得秋招终试直通或实习机会。开赛一周内，共有来自15所高校376支队伍报名，其中985、211院校学子占比超60%。
一场关于算法与现实的实践探索走进高校实验室，聚焦于卡车司机连续找货决策的极限挑战已然开始。
破题：从“单点预测”到“全链路智能”
当大模型（LLM）席卷，太多惊艳的文本生成与图像创作面世。工业界的真正难题在于：如何让AI在一个充满约束、动态变化且长周期的环境中，做出最优解？
这也是满帮集团Agent算法大赛的核心命题：卡车司机连续找货决策。
运满满平台注册司机高师傅，常年在江浙沪跑车。为了家庭，他奔波在外难得回家。有一次却反复强调，“一定要找周五回宁波的货”。原来女儿要开家长会，他不愿缺席，“我当然希望货源价格越高越好”。可随着时间逐渐临近，他的价格预期不断降低，“哪怕放空返程，我也要赶回去参加家长会。”
货运场景的复杂性由此展现。
传统的算法竞赛往往聚焦于“单次预测”：给定数据，给出结果。但Agent算法大赛抛出的却是一个仿真经营场，核心并非寻求成熟解决方案，而是激发高校人才在复杂场景下的算法潜力与创新思维。参赛者需要构建的不仅仅是模型，而是具备自主感知、策略制定与执行能力的智能体（Agent），它要像真实司机一样，在“赚钱养家”与“生活诉求”之间找到平衡，在动态变化的需求中做出合理决策。
在为期一个月的虚拟周期中，智能体必须像真实的卡车司机一样，在时间、位置、货源机会与收益状态不断流变的复杂网络中，进行连续博弈。它不仅要考虑当下收益，更要兼顾长期经营策略。Agentic AI最迷人之处显现：从“算力”进化为“脑力”，从“辅助工具”进化为“决策主体”。
真实：算法落地的“最后一公里”
极客们往往醉心于技术的纯粹性，但Agent算法大赛给出的这道题，却充满了“烟火气”的复杂度。每个司机都是活生生的人，都有自己的个性化诉求：有人需要固定夜间休息，有人每月必须回家一次，有人会刻意避开容易违章的区域……这些并非虚构的设定，而是从满帮百万司机群体中抽样的真实偏好。基于满帮在货运物流领域深厚的真实业务逻辑，算法不再是冰冷的参数，而是直接关系到降低公路货运的“三空”（空驶、空置、空载），关系到每一滴燃油的效率，关系到数百万卡车司机的生计。
为什么这道题极具挑战？因为它拒绝“标准答案”，甚至难以通过“深度学习预测+运筹优化”的常规组合完美解决。在真实世界里，没有完美的信息，只有不确定的环境：货源价格实时波动、路线路况瞬息万变、司机偏好因人而异。参赛者需要解决的是多目标优化：如何在追求物流效率最大化的同时，兼顾司机的个性化偏好，同时符合严谨的业务约束。
为了让高校同学能集中精力攻克核心难题，赛题在设计上做了精心取舍：装货卸货流程、空驶与满载/半载速度差异等次要问题被大幅简化，核心聚焦“长周期决策” 与“个性化偏好适配”。选手需要在30天的仿真周期内，持续优化智能体的决策逻辑，让它既能适配不同司机的个性化需求，又能在复杂动态的物流网络中实现效率最优。这是对参赛者技术功底的全面试炼，更是对运筹优化、强化学习与大模型 Agent 技术融合应用的一次实战演练。
赛事搭建起真实物流场景与高校人才的深度链接，代码将不再只是跑在屏幕上，而是跑在了中国物流的动脉之上。
链接：以技术与产业定义“下一程”
作为中国“互联网+物流”的领军者，满帮正在通过这场总奖金超过20万的AI赛事，向全国高校的顶尖CS/AI人才发出邀请：一起定义物流的下一程。
校企合作新征程已开启。对于那些在赛场上展现出卓越决策优化潜力、创新思维与技术素养的极客，满帮开出了极具诚意的“绿通”：直通 27 届秋招终试、暑期实习Offer，甚至是技术岗入职机会。
在江苏省人工智能学会的指导下，在中国（南京）软件谷管委会的支持下，满帮集团Agent 算法大赛正在成为连接学术象牙塔与产业应用场的桥梁股票配资信息，它试图向世界证明：AI 的终极战场，不在云端，而在地面；不在实验室，而在真实复杂的业务流中。有识之士该用算法，去重塑中国物流的效率。用智能，去驱动这个庞大经济体的每一次呼吸。
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