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      李開復陸奇重倉同家Harness智能體公司,李笛帶隊,4個月2輪融資

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      西風 發(fā)自 凹非寺
      量子位 | 公眾號 QbitAI

      多智能體賽道爆發(fā),Harness成為破局關(guān)鍵,資本加速布局。

      剛剛,成立僅四個多月的AI初創(chuàng)公司明日新程(Nextie),宣布連續(xù)完成兩輪融資。

      其中,天使輪由創(chuàng)新工場、Atypical Ventures聯(lián)合領(lǐng)投,奇績創(chuàng)壇繼續(xù)跟投。原微軟全球副總裁David Ku等個人投資者,以及公司獨家財務顧問安可資本等,也紛紛看好入局。

      公司表示,當前資金儲備已夠未來三到五年持續(xù)創(chuàng)新所需。

      幕后掌舵人,正是“小冰之父”、微軟亞洲互聯(lián)網(wǎng)工程院原副院長李笛,以及與他并肩多年的微軟小冰創(chuàng)始核心班底



      △李笛在奇績創(chuàng)壇路演日上壓軸登場

      在一級市場整體降溫、機構(gòu)出手愈發(fā)審慎的當下,一家成立不到半年的公司卻能連融兩輪,更迎來陸奇、李開復兩大AI圈頂級“風向標投資人”罕見同框、同步押注,這本身就是一種信號,體現(xiàn)了資本對其團隊、技術(shù)、賽道的多重認可。

      所以這筆資金將投向何方?團隊給出的答案很明確,大方向只有一個——Harness群體多智能體

      當下,無論是持續(xù)霸屏的OpenClaw,還是近期風頭正盛的Hermes Agent,AI Agent正以前所未有的熱度席卷整個行業(yè)。隨著實踐的不斷深入,Harness的價值逐漸清晰。包括OpenAI、Anthropic在內(nèi),越來越多頂尖團隊已意識到,Harness是智能體落地的核心支撐。

      有意思的是,這個判斷,明日新程團隊負責人李笛早在去年就已給出。

      去年12月7日,奇績創(chuàng)壇Demo Day上,李笛壓軸登場,系統(tǒng)性拋出群體智能理論,并對Harness趨勢有了準確預判和率先布局。

      雖然他本人很低調(diào):

      我們現(xiàn)在其實都比較羞于說我們早就看到了什么,這個是沒有用的。這個世界上永遠都是,你做它比你看到它要難得多。就像《黑客帝國》里有句話,知道路與走路,二者截然不同。

      如今,該賽道已成為投資人布局AI下半場的核心標的。而明日新程,也已在這一領(lǐng)域形成了領(lǐng)跑態(tài)勢。

      Harness為何會成為行業(yè)共識?明日新程又憑什么能夠殺出重圍?團隊下一步又將如何落地?量子位與李笛聊了聊。

      糧草已備,重倉布局Harness群體多智能體

      OpenClaw火遍全網(wǎng),無疑為智能體賽道按下了加速鍵,讓行業(yè)第一次真切看到了智能體主動干活的潛力。

      但當人們開始把它當“正式員工”用時,問題來了。

      這事兒要說還得Meta最有發(fā)言權(quán)……

      Meta安全對齊總監(jiān)Summer Yue的郵箱,曾一夜之間被OpenClaw清空所有郵件。此事過去沒多久,OpenClaw未經(jīng)授權(quán)擅自行動,將敏感的公司和用戶數(shù)據(jù),泄露給無權(quán)限員工長達近倆小時。



      究其原因,該框架在工程實現(xiàn)上,尚處于早期階段,缺乏Harness級別的技術(shù)注入。在處理24小時以上的長程復雜任務時,其Token消耗量巨大,效果卻常常不盡如人意,穩(wěn)定性與安全性仍有很大提升空間。

      用李笛的話來說,任何一個超級智能個體,無論它的智能水平達到什么程度,都一定有盲區(qū),沒有辦法自我糾偏。而當超級智能個體處理長程任務時,錯誤會隨著時間累積被指數(shù)級放大。

      隨著行業(yè)實踐的深入,AI廠商逐漸關(guān)注到這一問題。Harness,如今已成為AI工程領(lǐng)域的新共識。

      所以,Harness到底是什么?

      從本質(zhì)來看,Harness意為“馬具”,類比到AI領(lǐng)域,就是連接“模型(馬匹)”與“人類需求(騎手)”的核心框架。

      它不直接參與任務執(zhí)行,卻能通過明確的約束、規(guī)范與協(xié)同機制,引導多智能體高效協(xié)作,避免失控,實現(xiàn)“約束換自主”的核心價值,這也是其區(qū)別于Prompt Engineering、Context Engineering的核心所在。

      今年2月,OpenAI發(fā)布官方Blog《Harness Engineering: Leveraging Codex in an Agent-First World》,通過實驗證明AI是可以獨立完成全流程開發(fā)的執(zhí)行主體,但必須有一套框架來駕馭它。

      通過Harness Engineering,3人工程師小組在5個月時間里,可以利用Agent構(gòu)建百萬行代碼的產(chǎn)品。



      Anthropic最近也發(fā)布了新Agent架構(gòu)Managed Agents,技術(shù)文檔中也有反復強調(diào)“Agent Harness”。



      而明日新程在這條路上,堅持得比別人更專注一些。

      不同于行業(yè)內(nèi)對Harness的單一架構(gòu)解讀,明日新程所布局的“Harness群體多智能體”,是將Harness工程化理念與群體智能深度融合的全新體系。

      它并非簡單的“多智能體+約束規(guī)則”,而是以原生群體智能與認知模型為核心,讓眾多具備不同認知能力、不同功能定位的Agent,按照明確的規(guī)則協(xié)同工作、互相校驗、迭代優(yōu)化。

      李笛進一步解釋,Nextie的Harness核心包含三個關(guān)鍵組件:上下文管理、參與其中的多智能體、多智能體協(xié)同方法。

      其中,多智能體協(xié)同方法最為關(guān)鍵,團隊內(nèi)部將其稱為“認知碰撞”,即通過辯論、挑戰(zhàn)、反思、同行評審、投票等方式,讓多智能體真正實現(xiàn)思辨與互補,而非“表演式一致”。

      上下文管理,則確保多智能體在協(xié)同過程中獲取的信息準確、全面且適度,避免因信息過載或偏差導致荒謬結(jié)果;Agent池優(yōu)化,指的是根據(jù)任務需求動態(tài)搭配不同角度、不同功能的Agent,實現(xiàn)協(xié)同效率最大化。

      這種體系既能解決OpenClaw等框架的長程協(xié)同痛點,讓多智能體在長周期任務中保持穩(wěn)定高效;又能通過群體思辨、共識機制,打破單一Agent的認知盲區(qū),輸出經(jīng)過權(quán)衡的最優(yōu)解,真正實現(xiàn)“群體智能大于個體智能之和”。

      這也是明日新程對多智能體賽道未來的核心判斷。

      這其中的種種思考,繞不開一個詞——協(xié)同。

      “協(xié)同”這道題,他們在小冰時代就思考了

      李笛團隊的布局并非一時興起。“自2022年以來,我們一直在準備這個時刻”,李笛把這段蟄伏期拆成了幾個關(guān)鍵節(jié)點。

      第一個節(jié)點,是在2022年底。彼時,Transformer架構(gòu)的合理性已被徹底驗證,其顛覆性潛力讓行業(yè)看到了全新可能。

      在當時,團隊受到了決策體系的限制,但李笛最終還是帶著團隊自籌算力,把這條線先跑了起來:

      我們手里有一套基于上一代技術(shù)的框架。我們能清晰感知到框架本身的潛力,但它被上一代技術(shù)拖累了。當看到新技術(shù)出現(xiàn)時,我們眼前一亮,很多過去棘手的難題,終于有了破解的可能。

      但興奮之余,一個更為根本的問題浮現(xiàn)出來:有些障礙,不是靠模型能力變強就能繞過去的。

      這個問題,種子早在小冰時代就已埋下。團隊最初的目標就不止于打造一個“小冰”,而是構(gòu)建千千萬萬個能精準匹配用戶需求、且彼此配合的AI。

      但實踐中他們發(fā)現(xiàn),單個Agent再聰明,一旦放進多智能體場景,局面就失控了。要么是“表演式一致”,表面上一團和氣,實則誰都沒往深里想;要么互相沖突內(nèi)耗,整體效率還不如單干。

      完全依賴模型自身驅(qū)動協(xié)同,遠遠不夠。

      于是,一條新的研究方向被李笛團隊單獨辟出來:多智能體之間,到底應該怎么協(xié)作?

      在他們看來,唯一的參考藍本,就是人類社會。畢竟,人類是迄今所知的、唯一實現(xiàn)了大規(guī)模高級認知協(xié)同,并持續(xù)產(chǎn)出價值的群體。為此,團隊還專門梳理了1800-2020年整整220年的人類文獻,只為拆解“群體智慧”的演進脈絡。

      時間來到2023年年初,團隊提出CoT是關(guān)鍵。他們自研了“小冰鏈”(X-CoTA),驗證了思考過程透明化的核心價值。小冰鏈僅使用了GPT-3約2%的參數(shù)量,便實現(xiàn)了可觀測、可追溯的思維鏈構(gòu)建,并能夠在推理過程中實時獲取外部信息、做出行動決策。

      實際上,CoT也是多智能體協(xié)同大計劃中的一塊關(guān)鍵拼圖。

      在團隊的構(gòu)想里,真正高效的協(xié)同,不能只共享結(jié)論,更要同步思考過程。就像人與人協(xié)作,只有知道對方的推導邏輯,而非僅僅拿到一個結(jié)果,才能實現(xiàn)超越表層的深度配合。

      到了2023年年底,團隊做的開源大模型性能超越了Meta同期產(chǎn)品。他們欲乘勢而上,提出研發(fā)推理模型的新計劃,但在當時的決策框架下,這個方向再次被擱置。

      2025年12月9日,李笛帶領(lǐng)微軟小冰創(chuàng)始核心團隊成立新公司明日新程(Nextie)。

      如今,技術(shù)條件、市場環(huán)境、團隊狀態(tài)終于迎來同頻共振的時刻。團隊現(xiàn)在手握完全的決策權(quán),可以心無旁騖地深耕Harness群體多智能體賽道。

      延續(xù)對“多智能體協(xié)同”的長期思考,明日新程團隊組建之初,便將核心方向鎖定為原生群體智能與認知模型。

      今年2月份,團隊打造的首個原生群體智能平臺——“團子(tuanzi.ai)”發(fā)布內(nèi)測版。



      量子位在產(chǎn)品剛發(fā)布時,就上手實測過:

      用戶提出問題后,幾十個Agent成團“圍坐一桌”,各抒己見、互相補充、辯論交鋒,甚至還有投票表決、同行評審這樣的專業(yè)環(huán)節(jié)。



      它不追求單一智能體的能力極致,而是聚焦“群體協(xié)同價值”,既能勝任高認知復雜度的深度研究任務(通過多智能體思辨、碰撞,破解單一模型的認知局限),也能適配以O(shè)penClaw為代表的長程多智能體協(xié)同、大規(guī)模群體仿真等核心場景,真正將Harness理念落地到了產(chǎn)品層面。

      在團隊設(shè)計的視角完備性、辯證深度、落地實操性、隱含訴求滿足度、決策五維度評測指標中,Nextie綜合表現(xiàn)顯著優(yōu)于競品。

      不僅超過了包括ChatGPT-5.2 Thinking在內(nèi)的單一大模型;同時,在達到同等思考深度的情況下,整體計算消耗(Token)可降低約50%。



      此外,前段時間引發(fā)關(guān)注的“衛(wèi)士蝦”TuanziGuardianClaw,則是群體智能能力的又一次實戰(zhàn)驗證。

      這只專門堵OpenClaw安全漏洞的Agent,完全由團子群體智能體自主協(xié)同設(shè)計而成。



      量子位還打探到,目前明日新程內(nèi)部大量使用Agent作為“人機共生的同事”,采用“常駐Agent+臨時Agent”的協(xié)作模式——常駐Agent負責常規(guī)開發(fā)與產(chǎn)品設(shè)計,臨時Agent根據(jù)具體任務需求動態(tài)補充。

      “衛(wèi)士蝦”就是安全領(lǐng)域的臨時Agent與常駐Agent協(xié)同完成的。

      “小冰島”將以新形態(tài)重現(xiàn)

      談到近期產(chǎn)品規(guī)劃,李笛向我們透露了團隊醞釀已久的全新動作。

      他們正在全力打造一款形態(tài)接近“小冰島”的全新產(chǎn)品。它不再局限于簡單陪伴,而是能夠協(xié)同完成各類復雜、長期任務,讓一群Agent真正做到幫用戶干活、陪用戶成長,并在持續(xù)交互中與用戶建立深度綁定關(guān)系。

      李笛表示,新產(chǎn)品最大的延續(xù),在于小冰島最初的設(shè)計理念:

      觀察圍繞每一個人,究竟配備一群怎樣的Agent才是最適配的。每個人的需求不同,有人需要工作支持與情感陪伴兼顧,有人更需要理性、專業(yè)的決策輔助。我們要做的,就是讓Agent群體真正貼合用戶本身。

      而產(chǎn)品最核心的升級,則是技術(shù)層面的全面迭代,深度融入團子的Harness群體智能能力。

      李笛解釋,當年做小冰時,受限于技術(shù)水平,很多復雜的協(xié)同邏輯只能靠工程抹平,無法實現(xiàn)真正的智能協(xié)同;如今有了大模型與Harness,終于能實現(xiàn)當初的設(shè)想。

      以前在小冰島上,你告訴一個AI“我失戀了”,這個AI無法判斷是否要把這個私密信息傳遞給其它AI,要么所有人都來安慰你,讓你尷尬;要么只有這一個AI知道,無法形成真正的情感支持。但現(xiàn)在,Agent會通過智能判斷,做出最合理的反應,你的每一次交互,都會在Agent群體中產(chǎn)生智能、合理的漣漪。

      未來,用戶可以擁有一組像OpenClaw一樣的自主Agent,他們能夠根據(jù)你的自身需求靈活調(diào)整。換句話說,這群Agent,從來都只是為你而存在。

      由此,這也將打開多智能體全新的應用場景。

      By the way,新版“小冰島”預計本月底推出~

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