人工智能实验室NeoCognition获4千万美元种子轮融资，打造类人学习智能体
【编者按】在人工智能浪潮席卷全球的今天，可靠性成为AI落地应用的最大痛点。当前AI代理完成任务的成功率仅约50%，如同一位“半吊子”助手，令人难以完全信赖。然而，一场静默的革命正在发生——来自俄亥俄州立大学的苏豫教授，带领一支博士云集的团队，以4000万美元种子轮融资为燃料，试图破解AI自主学习的终极密码。他们不满足于打造“通才”，而是要让AI像人类一样，通过自我学习成为任何领域的“专家”。这不仅是技术的飞跃，更是AI从工具迈向可靠伙伴的关键转折。当资本与顶尖智慧碰撞，我们或许正站在AI真正“成人礼”的门口。
投资者正争先恐后地招揽AI研究员，希望创建能让AI更可靠、更高效的初创公司。
领导AI智能体实验室的俄亥俄州立大学教授苏豫透露，他最初曾抗拒风投要求将其研究商业化的压力。直到去年，当他看到基础模型的进步能让智能体实现真正的个性化时，才终于迈出关键一步，将自己的研究成果孵化成了一家初创公司。
这家被苏豫描述为“研发自学习AI智能体的研究实验室”的初创公司NeoCognition，近日刚刚结束隐匿模式，并以4000万美元的种子轮融资惊艳亮相。本轮融资由Cambium Capital和Walden Catalyst Ventures共同领投，Vista Equity Partners及多位天使投资人跟投，其中包括英特尔CEO陈立武和Databricks联合创始人Ion Stoica。
“如今的智能体都是‘万金油’，”苏豫（右图）告诉TechCrunch。“每次你让它们执行任务，都像在赌运气。”
苏豫指出，问题的核心在于缺乏一致性。他表示，目前的智能体——无论是来自Claude Code、OpenClaw还是Perplexity的计算机工具——只有大约50%的概率能按预期成功完成任务。
苏豫向TechCrunch坦言，由于智能体仍然如此不可靠，它们尚未准备好成为值得信赖的独立工作者。NeoCognition的目标正是改变这一现状，它正在开发一种能够通过自我学习成为任何领域专家的智能体系统，其学习方式类似于人类。
苏豫认为，虽然人类智能涵盖广泛，但其真正的力量在于我们的专业化能力。当我们进入一个新环境或新职业时，能够迅速掌握其独特的规则、关系和因果逻辑。
NeoCognition构建智能体的方法，正是为了精确复刻这种能力。
“对人类而言，我们持续学习的过程，本质上就是为任何职业、任何环境构建世界模型的过程，”苏豫说。“我们相信，智能体要想成为专家，也需要通过自主学习，为任何给定的微观世界构建模型。”
苏豫将这种快速专业化的能力，视作让AI独立可靠工作的关键缺失环节。
尽管训练智能体执行自主任务是可能的，但它们通常需要为特定垂直领域进行定制化开发。NeoCognition的不同之处在于，它构建的智能体首先是“通才”，但具备自我学习能力，从而能专精于任何领域。
NeoCognition计划主要向企业客户销售其智能体系统，包括成熟的SaaS公司。这些客户可以用它来构建智能体员工，或增强现有产品功能。
苏豫特别强调，正因如此，获得Vista Equity Partners的投资显得尤为宝贵。作为软件领域最大的私募股权公司之一，Vista能为NeoCognition直接对接其庞大的投资组合公司网络，这些公司都渴望利用AI实现产品现代化。
NeoCognition目前拥有约15名员工，其中大部分拥有博士学位。
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