李開復陸奇重倉同一家Harness智能體公司，李笛帶隊，4個月2輪融資3-5年糧草

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

前幾天，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

此時，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。

在去年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。

更有意思的是，對這一輪浪潮的核心判斷，早在混沌的課堂上就埋下伏筆。李笛老師曾在混沌深度分享過AI產(chǎn)業(yè)的周期規(guī)律，他對AI技術(shù)突破過程中的“潮起潮落”有著跨越周期的獨特洞察——因為見過泡沫喧囂，也熬過了“技術(shù)寒冬”，所以更精準的預判到多智能體協(xié)同時代的必然到來。

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？這篇文章將會為您解讀。

轉(zhuǎn)載自 |量子位

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。

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OpenClaw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。

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)同設計而成。

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)

李笛還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。

李笛老師曾在混沌講過一堂實戰(zhàn)干貨課！毫無保留地分享了自己在AI賽道親身踩過的各類坑，拆解了每次陷入窘境時的破局思路與實操方法，更揭秘了如何打造穿越周期、穩(wěn)步發(fā)展的企業(yè)。這堂課非常有借鑒價值，感興趣的同學可掃碼觀看！