



西风 发自 凹非寺
多智能体赛道爆发,Harness成为破局关键,资本加速布局。
刚刚,成立仅四个多月的AI初创公司明日新程(Nextie),宣布连续完成两轮融资。
其中,天使轮由创新工场、Atypical Ventures联合领投,奇绩创坛继续跟投。原微软全球副总裁David Ku等个人投资者,以及公司独家财务顾问安可资本等,也纷纷看好入局。
公司表示,当前资金储备已够未来三到五年持续创新所需。
幕后掌舵人,正是“小冰之父”、微软亚洲互联网工程院原副院长李笛,以及与他并肩多年的微软小冰创始核心班底。
△李笛在奇绩创坛路演日上压轴登场
在一级市场整体降温、机构出手愈发审慎的当下,一家成立不到半年的公司却能连融两轮,更迎来陆奇、李开复两大AI圈顶级“风向标投资人”罕见同框、同步押注,这本身就是一种信号,体现了资本对其团队、技术、赛道的多重认可。
所以这笔资金将投向何方?团队给出的答案很明确,大方向只有一个——Harness群体多智能体。
当下,无论是持续霸屏的OpenClaw,还是近期风头正盛的Hermes Agent,AI Agent正以前所未有的热度席卷整个行业。随着实践的不断深入,Harness的价值逐渐清晰。包括OpenAI、Anthropic在内,越来越多顶尖团队已意识到,Harness是智能体落地的核心支撑。
有意思的是,这个判断,明日新程团队负责人李笛早在去年就已给出。
去年12月7日,奇绩创坛Demo Day上,李笛压轴登场,系统性抛出群体智能理论,并对Harness趋势有了准确预判和率先布局。
虽然他本人很低调:
我们现在其实都比较羞于说我们早就看到了什么,这个是没有用的。这个世界上永远都是,你做它比你看到它要难得多。就像《黑客帝国》里有句话,知道路与走路,二者截然不同。
如今,该赛道已成为投资人布局AI下半场的核心标的。而明日新程,也已在这一领域形成了领跑态势。
OpenClaw火遍全网,无疑为智能体赛道按下了加速键,让行业第一次真切看到了智能体主动干活的潜力。
但当人们开始把它当“正式员工”用时,问题来了。
这事儿要说还得Meta最有发言权……
Meta安全对齐总监Summer Yue的邮箱,曾一夜之间被OpenClaw清空所有邮件。此事过去没多久,OpenClaw未经授权擅自行动,将敏感的公司和用户数据,泄露给无权限员工长达近俩小时。
究其原因,该框架在工程实现上,尚处于早期阶段,缺乏Harness级别的技术注入。在处理24小时以上的长程复杂任务时,其Token消耗量巨大,效果却常常不尽如人意,稳定性与安全性仍有很大提升空间。
用李笛的话来说,任何一个超级智能个体,无论它的智能水平达到什么程度,都一定有盲区,没有办法自我纠偏。而当超级智能个体处理长程任务时,错误会随着时间累积被指数级放大。
随着行业实践的深入,AI厂商逐渐关注到这一问题。Harness,如今已成为AI工程领域的新共识。
所以,Harness到底是什么?
从本质来看,Harness意为“马具”,类比到AI领域,就是连接“模型(马匹)”与“人类需求(骑手)”的核心框架。
它不直接参与任务执行,却能通过明确的约束、规范与协同机制,引导多智能体高效协作,避免失控,实现“约束换自主”的核心价值,这也是其区别于Prompt Engineering、Context Engineering的核心所在。
今年2月,OpenAI发布官方Blog《Harness Engineering: Leveraging Codex in an Agent-First World》,通过实验证明AI是可以独立完成全流程开发的执行主体,但必须有一套框架来驾驭它。
通过Harness Engineering,3人工程师小组在5个月时间里,可以利用Agent构建百万行代码的产品。
Anthropic最近也发布了新Agent架构Managed Agents,技术文档中也有反复强调“Agent Harness”。
而明日新程在这条路上,坚持得比别人更专注一些。
不同于行业内对Harness的单一架构解读,明日新程所布局的“Harness群体多智能体”,是将Harness工程化理念与群体智能深度融合的全新体系。
它并非简单的“多智能体+约束规则”,而是以原生群体智能与认知模型为核心,让众多具备不同认知能力、不同功能定位的Agent,按照明确的规则协同工作、互相校验、迭代优化。
李笛进一步解释,Nextie的Harness核心包含三个关键组件:上下文管理、参与其中的多智能体、多智能体协同方法。
其中,多智能体协同方法最为关键,团队内部将其称为“认知碰撞”,即通过辩论、挑战、反思、同行评审、投票等方式,让多智能体真正实现思辨与互补,而非“表演式一致”。
上下文管理,则确保多智能体在协同过程中获取的信息准确、全面且适度,避免因信息过载或偏差导致荒谬结果;Agent池优化,指的是根据任务需求动态搭配不同角度、不同功能的Agent,实现协同效率最大化。
这种体系既能解决OpenClaw等框架的长程协同痛点,让多智能体在长周期任务中保持稳定高效;又能通过群体思辨、共识机制,打破单一Agent的认知盲区,输出经过权衡的最优解,真正实现“群体智能大于个体智能之和”。
这也是明日新程对多智能体赛道未来的核心判断。
这其中的种种思考,绕不开一个词——协同。
李笛团队的布局并非一时兴起。“自2022年以来,我们一直在准备这个时刻”,李笛把这段蛰伏期拆成了几个关键节点。
第一个节点,是在2022年底。彼时,Transformer架构的合理性已被彻底验证,其颠覆性潜力让行业看到了全新可能。
在当时,团队受到了决策体系的限制,但李笛最终还是带着团队自筹算力,把这条线先跑了起来:
我们手里有一套基于上一代技术的框架。我们能清晰感知到框架本身的潜力,但它被上一代技术拖累了。当看到新技术出现时,我们眼前一亮,很多过去棘手的难题,终于有了破解的可能。
但兴奋之余,一个更为根本的问题浮现出来:有些障碍,不是靠模型能力变强就能绕过去的。
这个问题,种子早在小冰时代就已埋下。团队最初的目标就不止于打造一个“小冰”,而是构建千千万万个能精准匹配用户需求、且彼此配合的AI。
但实践中他们发现,单个Agent再聪明,一旦放进多智能体场景,局面就失控了。要么是“表演式一致”,表面上一团和气,实则谁都没往深里想;要么互相冲突内耗,整体效率还不如单干。
完全依赖模型自身驱动协同,远远不够。
于是,一条新的研究方向被李笛团队单独辟出来:多智能体之间,到底应该怎么协作?
在他们看来,唯一的参考蓝本,就是人类社会。毕竟,人类是迄今所知的、唯一实现了大规模高级认知协同,并持续产出价值的群体。为此,团队还专门梳理了1800-2020年整整220年的人类文献,只为拆解“群体智慧”的演进脉络。
时间来到2023年年初,团队提出CoT是关键。他们自研了“小冰链”(X-CoTA),验证了思考过程透明化的核心价值。小冰链仅使用了GPT-3约2%的参数量,便实现了可观测、可追溯的思维链构建,并能够在推理过程中实时获取外部信息、做出行动决策。
实际上,CoT也是多智能体协同大计划中的一块关键拼图。
在团队的构想里,真正高效的协同,不能只共享结论,更要同步思考过程。就像人与人协作,只有知道对方的推导逻辑,而非仅仅拿到一个结果,才能实现超越表层的深度配合。
到了2023年年底,团队做的开源大模型性能超越了Meta同期产品。他们欲乘势而上,提出研发推理模型的新计划,但在当时的决策框架下,这个方向再次被搁置。
2025年12月9日,李笛带领微软小冰创始核心团队成立新公司明日新程(Nextie)。
如今,技术条件、市场环境、团队状态终于迎来同频共振的时刻。团队现在手握完全的决策权,可以心无旁骛地深耕Harness群体多智能体赛道。
延续对“多智能体协同”的长期思考,明日新程团队组建之初,便将核心方向锁定为原生群体智能与认知模型。
今年2月份,团队打造的首个原生群体智能平台——“团子(tuanzi.ai)”发布内测版。
用户提出问题后,几十个Agent成团“围坐一桌”,各抒己见、互相补充、辩论交锋,甚至还有投票表决、同行评审这样的专业环节。
它不追求单一智能体的能力极致,而是聚焦“群体协同价值”,既能胜任高认知复杂度的深度研究任务(通过多智能体思辨、碰撞,破解单一模型的认知局限),也能适配以OpenClaw为代表的长程多智能体协同、大规模群体仿真等核心场景,真正将Harness理念落地到了产品层面。
在团队设计的视角完备性、辩证深度、落地实操性、隐含诉求满足度、决策五维度评测指标中,Nextie综合表现显著优于竞品。
不仅超过了包括ChatGPT-5.2 Thinking在内的单一大模型;同时,在达到同等思考深度的情况下,整体计算消耗(Token)可降低约50%。
此外,前段时间引发关注的“卫士虾”TuanziGuardianClaw,则是群体智能能力的又一次实战验证。
这只专门堵OpenClaw安全漏洞的Agent,完全由团子群体智能体自主协同设计而成。
“卫士虾”就是安全领域的临时Agent与常驻Agent协同完成的。
谈到近期产品规划,李笛向我们透露了团队酝酿已久的全新动作。
他们正在全力打造一款形态接近“小冰岛”的全新产品。它不再局限于简单陪伴,而是能够协同完成各类复杂、长期任务,让一群Agent真正做到帮用户干活、陪用户成长,并在持续交互中与用户建立深度绑定关系。
李笛表示,新产品最大的延续,在于小冰岛最初的设计理念:
观察围绕每一个人,究竟配备一群怎样的Agent才是最适配的。每个人的需求不同,有人需要工作支持与情感陪伴兼顾,有人更需要理性、专业的决策辅助。我们要做的,就是让Agent群体真正贴合用户本身。
而产品最核心的升级,则是技术层面的全面迭代,深度融入团子的Harness群体智能能力。
李笛解释,当年做小冰时,受限于技术水平,很多复杂的协同逻辑只能靠工程抹平,无法实现真正的智能协同;如今有了大模型与Harness,终于能实现当初的设想。
以前在小冰岛上,你告诉一个AI“我失恋了”,这个AI无法判断是否要把这个私密信息传递给其它AI,要么所有人都来安慰你,让你尴尬;要么只有这一个AI知道,无法形成真正的情感支持。但现在,Agent会通过智能判断,做出最合理的反应,你的每一次交互,都会在Agent群体中产生智能、合理的涟漪。
未来,用户可以拥有一组像OpenClaw一样的自主Agent,他们能够根据你的自身需求灵活调整。换句话说,这群Agent,从来都只是为你而存在。
由此,这也将打开多智能体全新的应用场景。
By the way,新版“小冰岛”预计本月底推出~
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