多智能體賽道爆發，Harness成為破局關鍵，資本加速布局。

前幾天，成立僅四個多月的AI初創公司明日新程（Nextie），宣布連續完成兩輪融資。

其中，天使輪由創新工場、Atypical Ventures聯合領投，奇績創壇繼續跟投。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創新所需。

幕后掌舵人是“小冰之父”、微軟亞洲互聯網工程院原副院長李笛，以及與他并肩多年的微軟小冰創始核心班底。

李笛在奇績創壇路演日上壓軸登場

此時，在一級市場整體降溫、機構出手愈發審慎的當下，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，體現了資本對其團隊、技術、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。隨著實踐的不斷深入，Harness的價值逐漸清晰。包括OpenAI、Anthropic在內，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，奇績創壇Demo Day上，李笛壓軸登場，系統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：

我們現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產業的周期規律，他對AI技術突破過程中的“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“技術寒冬”，所以更精準的預判到多智能體協同時代的必然到來。

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，也已在這一領域形成了領跑態勢。

Harness為何會成為行業共識？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，無疑為智能體賽道按下了加速鍵，讓行業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最有發言權……

Meta安全對齊總監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未經授權擅自行動，將敏感的公司和用戶數據，泄露給無權限員工長達近倆小時。

究其原因，該框架在工程實現上，尚處于早期階段，缺乏Harness級別的技術注入。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，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級放大。

隨著行業實踐的深入，AI廠商逐漸關注到這一問題。Harness，如今已成為AI工程領域的新共識。

所以，Harness到底是什么？

從本質來看，Harness意為“馬具”，類比到AI領域，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行，卻能通過明確的約束、規范與協同機制，引導多智能體高效協作，避免失控，實現“約束換自主”的核心價值，這也是其區別于Prompt Engineering、Context Engineering的核心所在。

今年2月，OpenAI發布官方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的執行主體，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構建百萬行代碼的產品。

Anthropic最近也發布了新Agent架構Managed Agents，技術文檔中也有反復強調“Agent Harness”。

而明日新程在這條路上，堅持得比別人更專注一些。

不同于行業內對Harness的單一架構解讀，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，按照明確的規則協同工作、互相校驗、迭代優化。

李笛進一步解釋，Nextie的Harness核心包含三個關鍵組件：上下文管理、參與其中的多智能體、多智能體協同方法。

其中，多智能體協同方法最為關鍵，團隊內部將其稱為“認知碰撞”，即通過辯論、挑戰、反思、同行評審、投票等方式，讓多智能體真正實現思辨與互補，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果；Agent池優化，指的是根據任務需求動態搭配不同角度、不同功能的Agent，實現協同效率最大化。

這種體系既能解決OpenClaw等框架的長程協同痛點，讓多智能體在長周期任務中保持穩定高效；又能通過群體思辨、共識機制，打破單一Agent的認知盲區，輸出經過權衡的最優解，真正實現“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——協同。

“協同”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鍵節點。

第一個節點，是在2022年底。彼時，Transformer架構的合理性已被徹底驗證，其顛覆性潛力讓行業看到了全新可能。

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，但它被上一代技術拖累了。 當看到新技術出現時，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。

但實踐中他們發現，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；要么互相沖突內耗，整體效率還不如單干。

完全依賴模型自身驅動協同，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、唯一實現了大規模高級認知協同，并持續產出價值的群體。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%的參數量，便實現了可觀測、可追溯的思維鏈構建，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也是多智能體協同大計劃中的一塊關鍵拼圖。

在團隊的構想里，真正高效的協同，不能只共享結論，更要同步思考過程。就像人與人協作，只有知道對方的推導邏輯，而非僅僅拿到一個結果，才能實現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同期產品。他們欲乘勢而上，提出研發推理模型的新計劃，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，李笛帶領微軟小冰創始核心團隊成立新公司明日新程（Nextie）。

如今，技術條件、市場環境、團隊狀態終于迎來同頻共振的時刻。團隊現在手握完全的決策權，可以心無旁騖地深耕Harness群體多智能體賽道。

延續對“多智能體協同”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）”發布內測版。

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環節。

它不追求單一智能體的能力極致，而是聚焦“群體協同價值”，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同、大規模群體仿真等核心場景，真正將Harness理念落地到了產品層面。

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，前段時間引發關注的“衛士蝦”TuanziGuardianClaw，則是群體智能能力的又一次實戰驗證。

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同設計而成。

目前明日新程內部大量使用Agent作為“人機共生的同事”，采用“常駐Agent+臨時Agent”的協作模式——常駐Agent負責常規開發與產品設計，臨時Agent根據具體任務需求動態補充。

“衛士蝦”就是安全領域的臨時Agent與常駐Agent協同完成的。

“小冰島”將以新形態重現

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接近“小冰島”的全新產品。它不再局限于簡單陪伴，而是能夠協同完成各類復雜、長期任務，讓一群Agent真正做到幫用戶干活、陪用戶成長，并在持續交互中與用戶建立深度綁定關系。

李笛表示，新產品最大的延續，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。

而產品最核心的升級，則是技術層面的全面迭代，深度融入團子的Harness群體智能能力。

李笛解釋，當年做小冰時，受限于技術水平，很多復雜的協同邏輯只能靠工程抹平，無法實現真正的智能協同；如今有了大模型與Harness，終于能實現當初的設想。

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，他們能夠根據你的自身需求靈活調整。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、穩步發展的企業。這堂課非常有借鑒價值，感興趣的同學可掃碼觀看！