智东西

编译 | 高远瞩

编辑 | 漠影

智东西 4 月 22 日报道，AI 智能体 " 半吊子 " 的表现常让人头疼：整理会议纪要漏关键信息，写代码跑不通还得手动修。目前，AI 智能体的成功率仅约 50%。近日，由俄亥俄州立大学教授苏瑜（Yu Su）创立的 AI 研究实验室 NeoCognition 获得 4000 万美元种子轮融资，用于开发一种能够像人类一样持续学习、并在任何领域快速专业化的 " 自我学习型的 AI 智能体 "。

苏瑜（右）和 NeoCognition 人工智能研究实验室的同事

本轮融资由 Cambium Capital 和 Walden Catalyst Ventures 联合领投，Vista Equity Partners 以及英特尔 CEO 陈立武、Databricks 联合创始人伊恩 · 斯托伊卡等个人投资者跟投。

NeoCognition 希望以 " 世界模型 " 和 " 自我学习机制 " 为核心技术，让 AI 智能体从通才转变为专家，从而真正实现可靠的自主工作。

一、清华、中科大、南大学霸组队创业

NeoCognition 的三位联合创始人都有深厚的技术背景和学术渊源。

CEO 苏瑜本科毕业于清华大学，在加州大学圣塔芭芭拉分校获得计算机博士学位，曾在微软担任高级研究员六年多、与著名 AI 学者 Percy Liang 合作，同时他还是俄亥俄州立大学教授、斯隆研究员。

CTO 邓翔（Xiang Deng）也是公司的联合创始人，本科毕业于中国科学技术大学，也在俄亥俄州立大学获得计算机博士，先后在谷歌担任 Research Engineer、在 Scale AI 任 Senior Research Scientist，并在微软、亚马逊等公司有过实习经历，研究方向涵盖大语言模型与智能体。

另一位联合创始人谷雨（Yu Gu）本科及硕士毕业于南京大学，在俄亥俄州立大学获得计算机博士学位，曾在微软研究院实习，专攻语言智能体。

除了三位创始人，团队还吸引了多位顶尖院校出身的早期成员。

尹达（Da Yin）是 NeoCognition 的创始技术成员（Founding Member of Technical Staff），本科毕业于北京大学，在 UCLA 获得计算机博士，之后在 Meta 做过博士后研究员，研究方向包括智能体训练中的合成数据与环境、智能体奖励建模等。

此外，近期还有资深商业操盘手加入：Surbhi Agarwal 拥有超过 25 年科技行业经验，曾在 Google Cloud 负责价值 12 亿美元的 AI 与数据产品组合，主导了 AutoML、BigQuery ML 等产品的上市，也在 Applied Intuition、Yellow.ai 担任过 CMO，目前以 Operator 身份在 NeoCognition 负责业务与增长。

目前，NeoCognition 团队总共约 15 人，其中大多数拥有博士学位。这支以博士研究为核心、同时配备顶级商业人才的小规模团队，正是 NeoCognition 作为 " 研究型实验室 " 定位的体现。

二、NeoCognition 的解法：像人一样构建自己的 " 世界模型 "

当前市面上流行的 AI 工具，无论是 Claude Code、OpenClaw 还是 Perplexity，虽然看起来功能强大，但在实际任务执行中，按预期成功完成工作的比例大约只有 50%。换句话说，每交给它们两次任务，就可能有一次失败。

苏瑜认为，这种 " 通才型 "AI 智能体的问题在于，它们缺乏对特定环境的深度理解，无法像人类一样快速适应新场景、掌握新规则。每次执行任务，用户都像是在 " 碰运气 "。

在他看来，真正的智能不是什么都懂一点，而是能够在特定领域中成为专家。人类之所以高效，是因为进入一个新环境后，能迅速构建起对该环境的 " 世界模型 " ——理解其中的规则、关系和结果。这正是 NeoCognition 要赋予 AI 的能力。

以 " 世界模型 " 为核心技术，NeoCognition 构建了一种 " 自我学习型 AI 智能体 "。它不再依赖静态的训练数据或重复的人工提示，而是在执行任务的过程中，持续观察、理解并适应所处的环境，逐步建立起一个 " 微观世界模型 "。

这个模型不仅包含数据，还包括流程、约束、反馈机制等。智能体通过不断与环境互动，积累经验，优化行为，最终在特定领域中达到专家级别。

这与传统的 " 定制化工程 " 思路完全不同——后者需要为每一个垂直场景单独开发、反复调优，成本高、扩展性差。

而 NeoCognition 的智能体具备通用基础能力，进入任何新领域后都能自主学习、快速专业化。

三、瞄准企业市场，Vista 带来战略加持

NeoCognition 的商业化路径非常清晰，即面向企业市场，尤其是成熟的 SaaS 公司。这些企业可以利用 NeoCognition 的智能体系统，打造 "AI 员工 "，或为现有产品注入 AI 能力，实现智能化升级。

值得一提的是，本轮融资中出现了 Vista Equity Partners 的身影。作为全球最大的软件领域私募股权公司之一，Vista 拥有庞大的企业投资组合。这意味着 NeoCognition 不仅获得了资金，更获得了直接接触大量潜在客户的战略通道。

苏瑜表示，Vista 的参与将极大加速 NeoCognition 的产品落地和行业渗透。

结语：从 " 通才 " 到 " 专家 "，AI 自主智能体的下一站

NeoCognition 的出现，标志着 AI 智能体的发展方向正在发生微妙但深刻的变化。

过去几年，行业热衷于打造 " 通才型 "AI，试图让一个模型回答所有问题、完成所有任务，但通用与可靠之间，往往存在巨大的鸿沟。

NeoCognition 选择了一条更艰难但更务实的道路：让 AI 像人类一样，先学会学习，再成为专家。这条路如果走通，AI 将不再只是一个 " 回答问题 " 的工具，而是一个真正能独立完成工作、值得信赖的协作者。

当然，挑战也不容忽视。持续学习型 AI 在动态环境中的控制问题、行为可预测性问题、以及在敏感行业中的合规风险，都是 NeoCognition 必须面对的现实难题。如何在不牺牲安全性的前提下实现自主进化，将是苏瑜团队接下来需要攻克的 " 硬骨头 "。

但无论如何，这场从 " 通才 " 到 " 专家 " 的转变，值得所有关注 AI 未来的人持续留意。

来源：Techcrunch、AI Base、Hosting Journalist