“上一代模型为知识建模炒股配资配资平台，这一代模型要为生产力建模。”
文丨姚一楠
编辑丨程曼祺
我们独家获悉，企业智能体公司元理智能已于近日完成 800 万美元种子轮融资，由蓝驰创投领投，光源创业者基金跟投。元理智能由智谱 AI 前 COO 张帆创立，希望通过商业强化学习训练数字员工，服务企业客户。
张帆是一位连续创业者，曾在法国国家科研中心从事机器翻译研究，2010 年回国后，先后在搜狗、腾讯负责过类 Siri 的智能语音产品；2013 年创办妙计旅行；2020 年出任大搜车 CTO；2022 创立元因智能，后被智谱并购，2023 年加入智谱 AI 任 COO，今年 6 月离职。
强化学习在数学、编程等场景已成效显著。如 OpenAI 和 Gemini 的新模型都在今年的国际数学奥赛中达到金牌水平，Cursor 使用在线强化学习升级的代码补全模型现在每天处理超 4 亿次请求。
强化学习的核心机制就是通过试错和与环境交互，根据奖励和惩罚来学习最优策略，适合规则明确、正负反馈清晰明了的任务。
但在商业情境中，反馈往往稀疏且滞后；例如销售场景中聊三小时最终未成交，不能简单判定此次交流无效；另外，商业实践中蕴含大量文本之外的隐性 know-how，需要把这些隐性知识与基础模型结合，在真实业务中构建有效的奖励机制。
全球范围内，由 OpenAI 前 CTO 米拉·穆拉蒂（Mira Murati）创立的 Thinking Machines Lab 也透露过，计划用强化学习帮企业定制 AI 模型，针对企业的核心 KPI，如营收或利润直接做优化。
目前在尝试 Agent to B 的企业大致可以分为三类：
一是 2023 年热潮后新出现的一批公司，希望探索 AI 原生的新型企业服务，如语核科技、讯兔科技、未来式智能等。二是 SaaS 企业使用 AI 新技术来提供相关服务，他们已有客户基础和行业数据积累，如第四范式、明略科技、来也科技等。三是大厂或云厂商基于自研模型构建 “模型调用—Agent 开发—企业接入” 的服务平台，阿里云、字节、腾讯、百度都有相关产品和服务。
张帆告诉我们，现在 Agent to B 的主流路径是基于 “定制 + FFT（Full-parameter Fine-Tuning，全参数微调）” 交付的固定工作流。每个场景都要从头适配底模、流程与系统，单场景部署成本极高。而基座模型都是基于 benchmark 优化，产出的多是通用模型，在各行业能做到 80 分，但难以足够好。
元理智能希望以商业业务结果为导向，结合商业 konw-how 对模型进行强化学习，做出适用于商业领域的模型。“上一代模型在为知识建模，把知识压缩进模型；这一代模型要为生产力建模，把模型解压回真实世界。” 张帆说。
2015 年以来，中国曾经历过一次企业服务的投资热潮，但因为国内市场付费意愿低、账期管理难度大、销售和运维费用高，前一波初创公司发展不理想，早期投资者大多亏损，因此基金在投资 to B 企业服务领域时比较谨慎。一位美元基金投资人称，他们仍会关注 Agent to B 赛道，但主要出手最头部的创始人和企业。
题图来源：The Intern- FIN -
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