原第四正規化VP梁軍創立「紀元AI」，用Agent幫助企業做複雜智慧決議計劃｜早期專案

來源：奪命哈士奇 釋出時間：2024-04-20 08:34

作者｜武靜靜

編輯｜鄧詠儀

36氪獲悉，AI Agent公司「紀元AI」已完成一輪超1000萬元的天使輪融資，目前正在進行新一輪融資。

紀元AI由原第四正規化合夥人、執行副總裁梁軍創立於2023年下半年，瞄準藉助大模型幫助企業做更復雜的智慧決議計劃方向，致力於為B端企業打造新一代AI Agent平臺。

梁軍深耕to B領域20多年。曾在金蝶軟體亞太區任行業拓展總監一職；2010年加入微軟中國，擔任政府與公共事業部區城總監，率先將Windows Azure產品及方案引入中國；2014年他加入百度，先後任職O2O開放平臺 PGM（產品總經理）、AIG人臉識別產品事業部總經理；2018年加入第四正規化，擔任合夥人、執行副總裁。

紀元AI的聯創團隊都是此前和梁軍共事的夥伴。產品負責人康執璽此前曾是第四正規化平臺軟體產品團隊負責人 ，在Momenta曾擔任高階產品總監、感知產品負責人；技術負責人詹鎮江曾是Momenta DDInfra高階總監 ，也擔任過第四正規化先知平臺研發負責人、架構師一職；解決方案負責人謝博曾是百度AI事業群產品解決方案資深架構師 ，還在微軟擔任過中國產品技術架構師。

紀元AI創始團隊

紀元AI的創立背景之一就是大模型這項技術變數帶來的新機會。“Transformer架構的泛化能力拓展了AI的能力邊界，給AI在企業決議計劃場景帶來新的發揮空間。”梁軍談到。

不同於在第四正規化搭建的機器學習平臺，紀元AI希望開發能夠解決複雜決策問題的智慧代理（Agent）產品，創造出能夠模擬並超越人類專家決議計劃能力的智慧系統。梁軍告訴36氪，“上一代的機器學習演算法更多地被應用於定製化的單一任務決議計劃，而基於新一代大模型/Transformer架構的泛化能力，我們希望開發出能夠同時滿足特定行業複雜決議計劃並且具有一定泛化能力的Agent，能夠將定製化的應用泛化到更多的行業和企業當中。”

紀元AI產品架構

大模型賦予了新一代Agent自己做決議計劃的能力，這些Agent不再依賴人類預先設定的單一目標，而是能夠自主學習多維動態目標，並且自動拆解和執行復雜目標。“就像自動駕駛系統（FSD）一樣，使用者只需設定目的地，如何行駛、何時變道、選擇哪條路線等複雜決議計劃則由系統自主決議計劃並自動完成。”梁軍說。

但在企業端具體落地過程中，底層的基礎大模型和上層具體應用之間有一個巨大的鴻溝。梁軍認為，“雖然基礎大模型通用能力很強大，但在企業級的複雜決議計劃應用中無法直接呼叫，所以需要一個中間層（Agent PaaS）來彌合，提升大模型在具體任務召回率、準確率等應用領域的能力。這個中間層能夠提供自動標註、複雜決議計劃、動態組合目標設定等功能，以適應企業級應用的複雜需求。”

“2023年是大模型元年，但是在to B領域並未出現真正的Killer App或高價值應用。2024年是Agent應用元年，基於Transformer架構的複雜決議計劃應用，將產生顛覆性創新價值。”梁軍說。

依託這個思考，紀元AI在創立之初的產品架構就是，在面向具體B端場景構建Killer APP及高價值應用的過程中，沉澱一箇中間層的Agent PaaS平臺，底層接入不同型別的基礎大模型。

此外，這個Agent PaaS平臺不僅可以支撐Agent在某個場景的應用，還可以支援大規模生產和部署 AI Agent，以滿足不同行業和場景的企業需求。平臺的價值體現在行業泛化能力方面，紀元AI希望藉助自研Agent平臺，在滿足特定行業的需求的同時，具備一定的通用性，讓Agent走向規模化。

“企業級應用的Killer APP關鍵在能否解決企業面臨的複雜決策問題。”梁軍說。

他提到，當前市場上大多數Agent公司集中在取代重複性的簡單文字任務，但大模型給Agent帶來的機會遠遠不止於此。所以，紀元AI瞄準的複雜的決議計劃場景，不僅要求Agent執行簡單重複任務的能力，更重要的是利用Transformer架構去處理複雜決議計劃任務。

圍繞這一方向，紀元AI首先面向金融和廣告營銷兩大行業，專門為大型企業（KA）開發高難度、業務價值大、面向複雜決議計劃的Agent應用。“我們此前在這兩個行業有過豐富的實踐經驗，且這些場景不僅擁有龐大的資料量，具備技術基礎，對AI創新應用的接受度和意願也相對較高。”

在直播營銷場景，紀元AI打造了一款叫“千機智投”的Agent產品，可以模擬一個有四年工作經驗的最佳化師，及時響應，做出動態決議計劃。此前，專業的直播最佳化師需要緊盯直播間動態，根據直播動態和使用者反饋及時調整策略。

學習了最佳化師經驗之後，由新一代AI驅動的“千機智投”就可以獨當一面，在直播策劃、目標設定、資料分析、策略調整等環節，自動執行任務，快速做出決議計劃，顯著提升了效率。對於企業而言，只需要給定一個總目標，Agent就可以做到秒級的自動盯盤和策略重新整理，這遠遠超過了人類能力的範疇。

紀元AI打造的千機智投產品

上一代依賴傳統專家規則的“智慧投放系統”和單一決議計劃型AI無法做到這一點。“由於智慧投放領域面臨的目標是複雜多維的，此前如果廣告主的目標是‘最大化銷售轉化’，同時還要求每次的點選成本不超過200人，直播間觀眾不低於100人，傳統機器學習或強化學習的模型需要依照每個細分需求任務定製多個模型，工作量巨大，成本太高，且難以達到應用預期。”梁軍解釋稱。

在某個特定型別的複雜決議計劃環節獨當一面只是紀元AI Agent產品的第一步，梁軍希望從智慧投放Agent出發，構建智慧營銷多Agent協同，讓Agent在各個環節發揮作用，並最終成為關鍵環節的企業決議計劃大腦。

在梁軍看來，團隊和在B端場景多年的經驗是公司的核心優勢。“我們是一支有複合背景的團隊，創始團隊均為微軟、百度、第四正規化、 Momenta等核心技術和高管，擁有AI商業化從零到一及行業規模化落地的成功經驗，兼具技術、產品和行業經驗，能夠結合行業特性、技術成熟度和產品效率來開發產品。”

商業化層面，目前紀元AI瞄準的是金融和廣告營銷兩大行業場景，以大客戶為核心，公司第一代產品原型已經完成，並已在銀行、廣告行業的頭部客戶場景中完成了概念驗證（POC），釋出了千機智投Agent、千機智答Agent兩大應用產品，並獲得了商業訂單。

接下來，紀元AI也會繼續完善其智慧代理平臺，在打磨企業端Killer App產品的同時，將產品和服務拓展到更多的行業領域。

作者｜武靜靜

編輯｜鄧詠儀

36氪獲悉，AI Agent公司「紀元AI」已完成一輪超1000萬元的天使輪融資，目前正在進行新一輪融資。

紀元AI由原第四正規化合夥人、執行副總裁梁軍創立於2023年下半年，瞄準藉助大模型幫助企業做更復雜的智慧決議計劃方向，致力於為B端企業打造新一代AI Agent平臺。

梁軍深耕to B領域20多年。曾在金蝶軟體亞太區任行業拓展總監一職；2010年加入微軟中國，擔任政府與公共事業部區城總監，率先將Windows Azure產品及方案引入中國；2014年他加入百度，先後任職O2O開放平臺 PGM（產品總經理）、AIG人臉識別產品事業部總經理；2018年加入第四正規化，擔任合夥人、執行副總裁。

紀元AI的聯創團隊都是此前和梁軍共事的夥伴。產品負責人康執璽此前曾是第四正規化平臺軟體產品團隊負責人 ，在Momenta曾擔任高階產品總監、感知產品負責人；技術負責人詹鎮江曾是Momenta DDInfra高階總監 ，也擔任過第四正規化先知平臺研發負責人、架構師一職；解決方案負責人謝博曾是百度AI事業群產品解決方案資深架構師 ，還在微軟擔任過中國產品技術架構師。

紀元AI創始團隊

紀元AI的創立背景之一就是大模型這項技術變數帶來的新機會。“Transformer架構的泛化能力拓展了AI的能力邊界，給AI在企業決議計劃場景帶來新的發揮空間。”梁軍談到。

不同於在第四正規化搭建的機器學習平臺，紀元AI希望開發能夠解決複雜決策問題的智慧代理（Agent）產品，創造出能夠模擬並超越人類專家決議計劃能力的智慧系統。梁軍告訴36氪，“上一代的機器學習演算法更多地被應用於定製化的單一任務決議計劃，而基於新一代大模型/Transformer架構的泛化能力，我們希望開發出能夠同時滿足特定行業複雜決議計劃並且具有一定泛化能力的Agent，能夠將定製化的應用泛化到更多的行業和企業當中。”

作者｜武靜靜

編輯｜鄧詠儀

36氪獲悉，AI Agent公司「紀元AI」已完成一輪超1000萬元的天使輪融資，目前正在進行新一輪融資。

紀元AI由原第四正規化合夥人、執行副總裁梁軍創立於2023年下半年，瞄準藉助大模型幫助企業做更復雜的智慧決議計劃方向，致力於為B端企業打造新一代AI Agent平臺。

梁軍深耕to B領域20多年。曾在金蝶軟體亞太區任行業拓展總監一職；2010年加入微軟中國，擔任政府與公共事業部區城總監，率先將Windows Azure產品及方案引入中國；2014年他加入百度，先後任職O2O開放平臺 PGM（產品總經理）、AIG人臉識別產品事業部總經理；2018年加入第四正規化，擔任合夥人、執行副總裁。

紀元AI的聯創團隊都是此前和梁軍共事的夥伴。產品負責人康執璽此前曾是第四正規化平臺軟體產品團隊負責人 ，在Momenta曾擔任高階產品總監、感知產品負責人；技術負責人詹鎮江曾是Momenta DDInfra高階總監 ，也擔任過第四正規化先知平臺研發負責人、架構師一職；解決方案負責人謝博曾是百度AI事業群產品解決方案資深架構師 ，還在微軟擔任過中國產品技術架構師。

紀元AI創始團隊

紀元AI的創立背景之一就是大模型這項技術變數帶來的新機會。“Transformer架構的泛化能力拓展了AI的能力邊界，給AI在企業決議計劃場景帶來新的發揮空間。”梁軍談到。

不同於在第四正規化搭建的機器學習平臺，紀元AI希望開發能夠解決複雜決策問題的智慧代理（Agent）產品，創造出能夠模擬並超越人類專家決議計劃能力的智慧系統。梁軍告訴36氪，“上一代的機器學習演算法更多地被應用於定製化的單一任務決議計劃，而基於新一代大模型/Transformer架構的泛化能力，我們希望開發出能夠同時滿足特定行業複雜決議計劃並且具有一定泛化能力的Agent，能夠將定製化的應用泛化到更多的行業和企業當中。”