斯坦福华人团队用RL技术打造AI Agent获1200万美元融资,Pokee AI公测版上线引领Agent新范式

2025-09-28 11:39:41 8525次浏览

  

机器之心特别报道

重磅消息!Pokee AI公开测试版今日正式发布!

"您好,能听清楚吗?"北京时间上午10点,远在美国西海岸的Pokee.ai创始人朱哲清接通了我们的越洋电话。此时当地正值前一日晚间7点。

用他自己的话说,最近的状态就是"忙得不可开交"。既要筹备Agent产品Pokee AI的公测上线,又要处理首轮融资的各项事宜,还要将核心团队从4人扩充至7人。即便在忙碌中,他仍不忘在小红书记录自己的29岁生日,并认真回复网友留言。

这种"忙碌"状态并非近期才有。回溯200多天前,他同样在忙碌:忙着创立Pokee.ai,忙着 与百余位投资人探讨如何运用强化学习模型构建AI Agent,忙着筹备产品内测。

时间再往前推至2017年,他的生活依然充满忙碌。一边在斯坦福攻读强化学习方向博士学位,一边在Meta带领团队将强化学习技术应用于广告竞价、内容生成等业务,为公司创造显著收益。

朱哲清似乎早已适应这种快节奏。但他坦言,创业虽然繁忙,却让他获得了更多思考时间,这是一种全新的体验...

创业之旅始于去年10月。公司取名Pokee.ai,寓意"小口袋",象征着轻便、高效、随叫随到的智能助手。公司致力于开发交互式、个性化、高效的AI Agent。

与主流以LLM为核心的AI Agent构建方式不同,Pokee.ai选择以RL为核心技术。朱哲清解释道,在Pokee架构中,LLM主要承担人机交互界面的角色,类似"UI层",负责理解用户意图;而真正的决策和执行则由RL结构完成。

值得注意的是,去年10月OpenAI尚未发布o1,DeepSeek也还未引发全球关注。当时大多数投资人都认为Pokee.ai的方向是天方夜谭。如今,这一理念已从"非共识"转变为"共识",Pokee.ai也迈入新发展阶段。

最新动态显示,Pokee.ai已完成1200万美元种子轮融资,由Point72 Ventures领投。Pokee AI公开测试版已正式上线。

在公测前夕,《机器之心》与朱哲清进行了一场深度对话,以下为访谈精选:

机器之心:从去年10月创立到如今产品公测、完成融资,这个发展节奏符合您的预期吗?

朱哲清:整体进展确实很快。从概念验证到通用Agent框架搭建,再到产品  公测和融资宣布, 仅用了7个多月。我们原计划上半年完成产品首轮公测和种子轮融资,现在都实现了,基本符合预期。

相比在Meta时期,现在的节奏快了4-5倍,但我的工作生活节奏变化不大,反而有了更多思考时间。之前在Meta边工作边读博时,每周要工作100多小时,现在依然保持这个强度,但思考时间增加了。

机器之心:您选择的创业方向较为独特,投资人最常问的问题是什么?

朱哲清:初期与投资人交流时,他们普遍不理解为何要采用与众不同的方式构建Agent。当时RL技术并不热门,DeepSeek也尚未出现。当我首次提出要将RL System打造成通用操作系统时,多数人都认为这是天方夜谭。

机器之心:您曾表示Pokee.AI的目标是"超越人类在某些任务中的策略选择和规划能力",这与当前热门的ASI概念是否相关?

朱哲清:我认为ASI与AGI的定义边界较为模糊。某种意义上,我们已经实现了ASI。比如处理百万Token的文章,人类需要很长时间阅读,而模型仅需几秒就能完成,从这个角度看它已具备超人类智能。

机器之心:在您看来,通用Agent应具备哪些核心特质?

朱哲清:关键在于无论面对何种场景或问题,只需提供prompt,它就能自主完成任务,无需预先配置工具。我们的设想是:客户给出prompt后,Pokee能自动调用相应工具解决问题,并将结果直接返回。

机器之心:这是否意味着AI Agent的"ChatGPT时刻"?目前处于什么阶段?

朱哲清:是的,这就是我们追求的完全无需人工配置的AI Agent。当前阶段,AI Agent仍需要大量工具配置,训练量很大。

机器之心:创业初衷是否源于这些局限性?Pokee.ai如何突破?

朱哲清:我们致力于让第三方开发者几乎无需开发就能搭建AI Agent。No Code方案是直接运行prompt获取工作流;Low Code方案则是通过接口以Prompt形式解决问题。

机器之心:以RL为核心的AI Agent与LLM为核心的有何本质区别?

朱哲清:主要区别在于动作空间(Action Space)。LLM的动作空间仅限于Token,而RL模型的动作空间可以是各种工具,通过工具本身的泛化性完成Agent搭建。

机器之心:在通用Agent场景下,prompt质量至关重要,但并非所有用户都擅长提问,如何看待这个问题?

朱哲清:这确实是个挑战。关键在于理解用户真实意图,即对齐(Alignment)问题。解决方案可分三步:提升决策能力、实现个性化记忆、完成意图对齐。

机器之心:能否举例说明?

朱哲清:比如投资人试用时要求"draft一个LinkedIn Post","draft"可能指"仅撰写"或"撰写并发布"。要准确理解就需要参考其过往交流记录,这需要个性化记忆支持。

机器之心:目前行业处于哪个阶段?

朱哲清:整个行业连第一步都尚未完全实现(笑)。

机器之心:基于此现状,该如何推进?

朱哲清:从商业化角度看,首要任务是解决问题,其次才是提升理解能力。

机器之心:据了解Pokee采用小型LLM作为交互界面,RL负责决策执行,这是否意味着对prompt要求更高?

朱哲清:确实更复杂。LLM性能越好,我们的表现就越出色。虽然以RL为核心,但我们与LLM是互补关系。如果语言模型不能进步,我们也会遇到瓶颈。

创业:孤独而漫长的征程

机器之心:从离开Meta创业至今已大半年,您觉得创业与工作最大的区别是什么?

朱哲清:差异显著。创业是条模糊的路,作为CEO看似拥有决策权,实则选择有限,需要对整个团队负责。在大公司可以频繁调整方向,而创业必须慎重抉择。

机器之心:团队规模目前如何?有扩张计划吗?

朱哲清:现有7人,计划再招募2-3人,但在收入规模扩大前,团队将控制在10人以内。

机器之心:这是否意味着AI时代的创业更"轻量化"?

朱哲清:确实。AI时代,模型和产品打磨不需要太多人手,规模过大会影响效率。

机器之心:团队办公地点和日常工作模式是怎样的?

朱哲清:我们没有固定办公室。团队成员分布在西雅图、湾区和新加坡,全部采用远程办公。作为Meta出身,我们已适应这种模式,效率很高。目前每天线上开会讨论工作重点。

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设定合理的分成机制:对于联盟营销,需要制定清晰的分成机制,确保合作双方都能从中获益。

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- 广告创意与定向:确保广告创意能够引起用户的兴趣,同时通过精准的定向投放,提高广告的转化率。

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