我找到了比打游戏更有趣的事

拒了顶校博后和大厂邀请，他选择自己开公司。从大二挂科差点退学的网瘾少年，到写出较早一批多智能体开源框架的创始人，他说：做智能体研究，是他第一次找到比打游戏更有趣的事。

较早的一批以大语言模型为核心的多智能体开源框架之一，核心代码是一晚上写完的。

L是海外一家AI创业公司的创始人。2023年，GPT-3.5-Turbo刚出，他判断大模型是未来的趋势，动手写了这个框架。后来他拉了两个师弟把研究补充完整，发了论文。

智能体这个概念其实挺久了。早在 Minsky 的《The Society of Mind》中，就已经把心智理解为由许多简单智能体构成的系统。

聊起当初为什么选智能体这个方向。

“我从小是网瘾少年，“他说，“当时选择读博是因为智能体那时候打游戏很厉害，用强化学习训练出比自己打游戏厉害的智能体让我着迷。”

那几年，DeepMind用智能体打Starcraft，OpenAI用智能体打Dota。L自己很沉迷Dota，大学打了有超过5000把，但打得一般般，天梯勉强上1900分。说到这，他先自嘲了一句：那时候打游戏天赋不太行，周围朋友有不少打到准职业水平，2100分。

但沉迷是真沉迷。大二那一年，他挂了好几科，差点退学。

大三，因为一段短暂的创业挫折，他决定读研。

本科报志愿的时候，他选了通信，不是计算机。因为通信的录取分数比计算机高。考研他报的还是本专业，考去了一家科研院所。那边通信和计算机在同一个学院里。他本科逃课、沉迷游戏，没怎么学习，在研究生阶段，才写下了第一行严肃的代码。

他的AI启蒙老师是一名非常著名的计算机视觉学者。他教的一门课让L开始对深度学习着迷：课件用的是斯坦福李飞飞的，做课件的助教是Andrej Karpathy，课程名是CS231n，卷积神经网络与视觉识别。那是当时最前沿的课，作业要自己手写各种模型层。L把自己的大作业答案放上了GitHub，到今天还有人在参考。

这已经是十年前的事了。

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研究生期间，L给一家AI独角兽公司的创始人发了一封邮件。

一个研究生主动发出的邮件，换来了一次面试。面试很顺利，他在那里实习了几个月，做强化学习，氛围很好，项目也成功落地。

然后他走了。

主要原因是项目成果不能公开发表成文章。而他本科绩点低，想申请PhD，只能靠论文。

L申请了海外的一所大学，先去导师的实验室实习了半年，再申请留下来读博。学校的committee本来因为他的绩点，拒了他。是导师写了两封重要的推荐信，把他捞了回来。

这些机会，邮件、面试、实习、两封推荐信，全是他主动去找的。

L说，做研究之前，他的人生其实没什么目标。做智能体的研究，是他第一次主动想做的事，也是他第一次找到比打游戏更有趣的事。

博士期间的一次实习。他发现预训练语言模型不加训练就能泛化到机器人任务。

“那是我第一次看到语言模型的泛化能力。“L说。

再后来，ChatGPT横空出世。也是在这个期间，他写了开头的那个框架。

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博士毕业后，L拿到了美国一所顶校的博后offer。但因为研究方向跟一些个人原因，最终没有去。

当时几家头部大模型公司都联系过他，也有投资人也在催他。最后他自己开了公司。

我问他后不后悔。那个时间点加入的话，可能就是这些公司很早期的员工。

“当然不。“他说，“我们现在的工作在开源社区已经有不小的影响力，我们的研究也获得了商业上的认可。这就是我的初衷。”

作为公司创始人，L可以自由地选择研究方向和公司重心。而选择研究方向，是他博士期间就擅长的事情。用他自己的话说：“我比较善于定义问题。”

我问他，做AI创业公司有什么心得？

他说：要有信念，要有愿景，还得拿得出结果。

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聊到最后，我问他，你觉得现在，AI智能体还差什么？

他说差自主性。在他看来，未来的智能体会是一个复杂庞大的系统，耦合进人类的生产生活里。而自主性，就是智能体可以去做更长周期的工作，几天、几周，甚至几个月。

我追问道：模型如果可以做这么长周期的工作，中间连人的参与都不需要了，人还能去做什么？

“可以去做更难的工作，或者更有趣的工作。”