AI实验室NeoCognition完成4000万美元融资，致力于打造类人自主学习智能体
TechCrunch AI··作者 Marina Temkin
关键信息
这些智能体旨在通过自主学习构建特定领域的内部‘世界模型’，类似于人类快速掌握新职业的方式。目前团队约有15人，大部分是博士，公司主要面向企业客户，如希望集成基于智能体工作流的SaaS公司。
资讯摘要
Yu Su此前在俄亥俄州立大学领导AI智能体研究实验室，他看到基础模型的进步使个性化AI智能体成为可能后创立了NeoCognition。该公司旨在解决当前智能体的核心问题——不一致性，其失败率常高达50%。
与现有通用型智能体不同，NeoCognition的系统能自主学习，在任何领域内构建详细内部模型，从而成为专家，这模仿了人类快速适应新环境的能力。该公司已获得由Cambium Capital和Walden Catalyst联合领投的4000万美元种子轮融资，并得到Vista Equity Partners支持，计划主要向企业销售其智能体技术，特别是希望将智能自动化嵌入产品的SaaS公司。
资讯正文
投资方正在积极吸引人工智能研究人员创办初创公司，以打造更可靠、更高效的AI系统。
俄亥俄州立大学教授Yu Su领导着一个AI代理实验室，他表示自己最初抵制了风投要求商业化其研究的压力。直到去年，当他看到基础模型的进步能够让代理真正实现个性化时，他才最终迈出这一步，并将研究成果转化为一家初创企业。
Su所描述的NeoCognition是一家致力于开发自我学习型AI代理的研究实验室，刚刚从保密状态中亮相，并获得了4000万美元种子轮融资。本轮融资由Cambium Capital和Walden Catalyst Ventures共同领投，Vista Equity Partners以及包括英特尔CEO Lip-Bu Tan和Databricks联合创始人Ion Stoica在内的天使投资人也参与其中。
“如今的代理都是通用型的，”Su（如右图所示）告诉TechCrunch，“每次你让它们执行一项任务，都需要一次冒险。”
据Su称，问题在于缺乏一致性。他说，目前无论是Claude Code、OpenClaw还是Perplexity的计算机工具，这些代理在执行任务时只有约50%的成功率。
Su告诉TechCrunch，由于代理仍如此不可靠，它们尚未准备好作为可信赖的独立工作者。NeoCognition计划通过开发一种能够自我学习并成为任何领域专家的代理系统来改变这一现状，就像人类学习一样。
Su认为，尽管人类智能具有广泛性，但其真正的力量在于我们能够专业化的能力。当我们进入新的环境或职业时，可以迅速掌握其独特的规则、关系和后果。
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NeoCognition正在构建的代理正是要模仿这种精确的学习方式。
“对人类而言，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，”Su表示，“我们认为，为了让代理成为专家，它们需要自主学习，从而构建任意特定微观世界的模型。”
Su认为，这种快速专业化的潜力正是让AI真正可靠地独立运作的关键缺失环节。
虽然可以通过训练让代理完成自主任务，但它们必须针对特定垂直领域进行定制开发。而NeoCognition的不同之处在于，它正在打造的是具备通用能力、能够自我学习并在任何领域实现专业化的代理。
NeoCognition主要面向企业销售其代理系统，包括成熟的SaaS公司，这些公司可以利用它们来构建代理员工，或增强现有产品功能。
Su强调，Vista Equity Partners的投资尤其有价值，因为这家私募股权公司是软件领域最大的投资机构之一，能够为NeoCognition提供直接接触大量希望用AI升级产品的公司资源。
NeoCognition目前大约有15名员工，其中大多数拥有博士学位。
来源与参考
收录于 2026-04-22