多智能体赛道爆发，Harness 成为破局关键，资本加速布局。
刚刚，成立仅四个多月的 AI 初创公司明日新程（Nextie），宣布连续完成两轮融资。
其中，天使轮由创新工场、Atypical Ventures 联合领投，奇绩创坛继续跟投。原微软全球副总裁 David Ku 等个人投资者，以及公司独家财务顾问安可资本等，也纷纷看好入局。
公司表示，当前资金储备已够未来三到五年持续创新所需。
幕后掌舵人，正是 "小冰之父"、微软亚洲互联网工程院原副院长李笛，以及与他并肩多年的微软小冰创始核心班底。
**△**李笛在奇绩创坛路演日上压轴登场
在一级市场整体降温、机构出手愈发审慎的当下，一家成立不到半年的公司却能连融两轮，更迎来陆奇、李开复两大 AI 圈顶级 "风向标投资人" 罕见同框、同步押注，这本身就是一种信号，体现了资本对其团队、技术、赛道的多重认可。
所以这笔资金将投向何方？团队给出的答案很明确，大方向只有一个------Harness 群体多智能体。
当下，无论是持续霸屏的 OpenClaw，还是近期风头正盛的 Hermes Agent，AI Agent 正以前所未有的热度席卷整个行业。随着实践的不断深入，Harness 的价值逐渐清晰。包括 OpenAI、Anthropic 在内，越来越多顶尖团队已意识到，Harness 是智能体落地的核心支撑。
有意思的是，这个判断，明日新程团队负责人李笛早在去年就已给出。
去年 12 月 7 日，奇绩创坛 Demo Day 上，李笛压轴登场，系统性抛出群体智能理论，并对 Harness 趋势有了准确预判和率先布局。
虽然他本人很低调：
我们现在其实都比较羞于说我们早就看到了什么，这个是没有用的。这个世界上永远都是，你做它比你看到它要难得多。就像《黑客帝国》里有句话，知道路与走路，二者截然不同。
如今，该赛道已成为投资人布局 AI 下半场的核心标的。而明日新程，也已在这一领域形成了领跑态势。
Harness 为何会成为行业共识？明日新程又凭什么能够杀出重围？团队下一步又将如何落地？量子位与李笛聊了聊。
粮草已备，重仓布局 Harness 群体多智能体
OpenClaw 火遍全网，无疑为智能体赛道按下了加速键，让行业第一次真切看到了智能体主动干活的潜力。
但当人们开始把它当 "正式员工" 用时，问题来了。
这事儿要说还得 Meta 最有发言权......
Meta 安全对齐总监 Summer Yue 的邮箱，曾一夜之间被 OpenClaw 清空所有邮件。此事过去没多久，OpenClaw 未经授权擅自行动，将敏感的公司和用户数据，泄露给无权限员工长达近俩小时。
究其原因，该框架在工程实现上，尚处于早期阶段，缺乏 Harness 级别的技术注入。在处理 24 小时以上的长程复杂任务时，其 Token 消耗量巨大，效果却常常不尽如人意，稳定性与安全性仍有很大提升空间。
用李笛的话来说，任何一个超级智能个体，无论它的智能水平达到什么程度，都一定有盲区，没有办法自我纠偏。而当超级智能个体处理长程任务时，错误会随着时间累积被指数级放大。
随着行业实践的深入，AI 厂商逐渐关注到这一问题。Harness，如今已成为 AI 工程领域的新共识。
所以，Harness 到底是什么？
从本质来看，Harness 意为 "马具"，类比到 AI 领域，就是连接 "模型（马匹）" 与 "人类需求（骑手）" 的核心框架。
它不直接参与任务执行，却能通过明确的约束、规范与协同机制，引导多智能体高效协作，避免失控，实现 "约束换自主" 的核心价值，这也是其区别于 Prompt Engineering、Context Engineering 的核心所在。
今年 2 月，OpenAI 发布官方 Blog《Harness Engineering: Leveraging Codex in an Agent-First World》，通过实验证明 AI 是可以独立完成全流程开发的执行主体，但必须有一套框架来驾驭它。
通过 Harness Engineering，3 人工程师小组在 5 个月时间里，可以利用 Agent 构建百万行代码的产品。
Anthropic 最近也发布了新 Agent 架构 Managed Agents，技术文档中也有反复强调 "Agent Harness"。
而明日新程在这条路上，坚持得比别人更专注一些。
不同于行业内对 Harness 的单一架构解读，明日新程所布局的 "Harness 群体多智能体"，是将 Harness 工程化理念与群体智能深度融合的全新体系。
它并非简单的 "多智能体 + 约束规则"，而是以原生群体智能与认知模型为核心，让众多具备不同认知能力、不同功能定位的 Agent，按照明确的规则协同工作、互相校验、迭代优化。
李笛进一步解释，Nextie 的 Harness 核心包含三个关键组件：上下文管理、参与其中的多智能体、多智能体协同方法。
其中，多智能体协同方法最为关键，团队内部将其称为 "认知碰撞"，即通过辩论、挑战、反思、同行评审、投票等方式，让多智能体真正实现思辨与互补，而非 "表演式一致"。
上下文管理，则确保多智能体在协同过程中获取的信息准确、全面且适度，避免因信息过载或偏差导致荒谬结果；Agent 池优化，指的是根据任务需求动态搭配不同角度、不同功能的 Agent，实现协同效率最大化。
这种体系既能解决 OpenClaw 等框架的长程协同痛点，让多智能体在长周期任务中保持稳定高效；又能通过群体思辨、共识机制，打破单一 Agent 的认知盲区，输出经过权衡的最优解，真正实现 "群体智能大于个体智能之和"。
这也是明日新程对多智能体赛道未来的核心判断。
这其中的种种思考，绕不开一个词------协同。
"协同" 这道题，他们在小冰时代就思考了
李笛团队的布局并非一时兴起。"自 2022 年以来，我们一直在准备这个时刻"，李笛把这段蛰伏期拆成了几个关键节点。
第一个节点，是在 2022 年底。彼时，Transformer 架构的合理性已被彻底验证，其颠覆性潜力让行业看到了全新可能。
在当时，团队受到了决策体系的限制，但李笛最终还是带着团队自筹算力，把这条线先跑了起来：
我们手里有一套基于上一代技术的框架。我们能清晰感知到框架本身的潜力，但它被上一代技术拖累了。当看到新技术出现时，我们眼前一亮，很多过去棘手的难题，终于有了破解的可能。
但兴奋之余，一个更为根本的问题浮现出来：有些障碍，不是靠模型能力变强就能绕过去的。
这个问题，种子早在小冰时代就已埋下。团队最初的目标就不止于打造一个 "小冰"，而是构建千千万万个能精准匹配用户需求、且彼此配合的 AI。
但实践中他们发现，单个 Agent 再聪明，一旦放进多智能体场景，局面就失控了。要么是 "表演式一致"，表面上一团和气，实则谁都没往深里想；要么互相冲突内耗，整体效率还不如单干。
完全依赖模型自身驱动协同，远远不够。
于是，一条新的研究方向被李笛团队单独辟出来：多智能体之间，到底应该怎么协作？
在他们看来，唯一的参考蓝本，就是人类社会。毕竟，人类是迄今所知的、唯一实现了大规模高级认知协同，并持续产出价值的群体。为此，团队还专门梳理了 1800-2020 年整整 220 年的人类文献，只为拆解 "群体智慧" 的演进脉络。
时间来到 2023 年年初，团队提出 CoT 是关键。他们自研了 "小冰链"（X-CoTA），验证了思考过程透明化的核心价值。小冰链仅使用了 GPT-3 约 2% 的参数量，便实现了可观测、可追溯的思维链构建，并能够在推理过程中实时获取外部信息、做出行动决策。
实际上，CoT 也是多智能体协同大计划中的一块关键拼图。
在团队的构想里，真正高效的协同，不能只共享结论，更要同步思考过程。就像人与人协作，只有知道对方的推导逻辑，而非仅仅拿到一个结果，才能实现超越表层的深度配合。
到了 2023 年年底，团队做的开源大模型性能超越了 Meta 同期产品。他们欲乘势而上，提出研发推理模型的新计划，但在当时的决策框架下，这个方向再次被搁置。
2025 年 12 月 9 日，李笛带领微软小冰创始核心团队成立新公司明日新程（Nextie）。
如今，技术条件、市场环境、团队状态终于迎来同频共振的时刻。团队现在手握完全的决策权，可以心无旁骛地深耕 Harness 群体多智能体赛道。
延续对 "多智能体协同" 的长期思考，明日新程团队组建之初，便将核心方向锁定为原生群体智能与认知模型。
今年 2 月份，团队打造的首个原生群体智能平台------"团子（tuanzi.ai）" 发布内测版。
量子位在产品刚发布时，就上手实测过：
用户提出问题后，几十个 Agent 成团 "围坐一桌"，各抒己见、互相补充、辩论交锋，甚至还有投票表决、同行评审这样的专业环节。
它不追求单一智能体的能力极致，而是聚焦 "群体协同价值"，既能胜任高认知复杂度的深度研究任务_（通过多智能体思辨、碰撞，破解单一模型的认知局限）_，也能适配以 OpenClaw 为代表的长程多智能体协同、大规模群体仿真等核心场景，真正将 Harness 理念落地到了产品层面。
在团队设计的视角完备性、辩证深度、落地实操性、隐含诉求满足度、决策五维度评测指标中，Nextie 综合表现显著优于竞品。
不仅超过了包括 ChatGPT-5.2 Thinking 在内的单一大模型；同时，在达到同等思考深度的情况下，整体计算消耗（Token）可降低约 50%。
此外，前段时间引发关注的 "卫士虾"TuanziGuardianClaw，则是群体智能能力的又一次实战验证。
这只专门堵 OpenClaw 安全漏洞的 Agent，完全由团子群体智能体自主协同设计而成。
量子位还打探到，目前明日新程内部大量使用 Agent 作为 "人机共生的同事"，采用"常驻 Agent + 临时 Agent" 的协作模式------常驻 Agent 负责常规开发与产品设计，临时 Agent 根据具体任务需求动态补充。
"卫士虾" 就是安全领域的临时 Agent 与常驻 Agent 协同完成的。
"小冰岛" 将以新形态重现
谈到近期产品规划，李笛向我们透露了团队酝酿已久的全新动作。
他们正在全力打造一款形态接近 "小冰岛" 的全新产品。它不再局限于简单陪伴，而是能够协同完成各类复杂、长期任务，让一群 Agent 真正做到帮用户干活、陪用户成长，并在持续交互中与用户建立深度绑定关系。
李笛表示，新产品最大的延续，在于小冰岛最初的设计理念：
观察围绕每一个人，究竟配备一群怎样的 Agent 才是最适配的。每个人的需求不同，有人需要工作支持与情感陪伴兼顾，有人更需要理性、专业的决策辅助。我们要做的，就是让 Agent 群体真正贴合用户本身。
而产品最核心的升级，则是技术层面的全面迭代，深度融入团子的 Harness 群体智能能力。
李笛解释，当年做小冰时，受限于技术水平，很多复杂的协同逻辑只能靠工程抹平，无法实现真正的智能协同；如今有了大模型与 Harness，终于能实现当初的设想。
以前在小冰岛上，你告诉一个 AI"我失恋了"，这个 AI 无法判断是否要把这个私密信息传递给其它 AI，要么所有人都来安慰你，让你尴尬；要么只有这一个 AI 知道，无法形成真正的情感支持。但现在，Agent 会通过智能判断，做出最合理的反应，你的每一次交互，都会在 Agent 群体中产生智能、合理的涟漪。
未来，用户可以拥有一组像 OpenClaw 一样的自主 Agent，他们能够根据你的自身需求灵活调整。换句话说，这群 Agent，从来都只是为你而存在。
由此，这也将打开多智能体全新的应用场景。
By the way，新版 "小冰岛" 预计本月底推出～
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