两个华人 AI 分别融了数千万美金：创始人都来自 Meta

华人以及华人背景的 AI 团队，持续在 AI 各领域创造新的价值，最近又有两个华人 AI 产品在早期就拿了不少融资，而且创始人都来自 Meta，并且都是面向企业级 B 端市场。

其中同样做通用 AI Agent 的 Pokee AI 今天宣布完成了 1200 万美金的种子轮融资，由 Point72 Ventures 领投，跟投方包括了高通、三星、锦秋基金以及 Typeface 创始人 Abhay Parasnis 和 SIG 的吴琼等，创始人 Bill Zhu 说其融资额度甚至超额认购了 3 倍，其愿景是让任何人都能轻松、快速、可靠地大规模地实现任何在线工作流程的自动化。

Bill Zhu 之前是 Meta AI 应用强化学习组负责人，斯坦福大学强化学习博士。Pokee 的做法是，通过将 AI 功能（比方说文本、图像、视频、PDF 和代码中的内容（文本/图像/视频/音乐/语音）生成和编辑，以及智能搜索、幻灯片创建和智能电子表格分析）直接集成到各种集成工具和服务中，使用户能够实现工作流程自动化。

这些工具和服务包括了 Google Workspace（搜索、幻灯片、文档、日历、Gmail、云端硬盘、表格、表单、地图）、Meta 平台（Instagram、Facebook）、LinkedIn、Reddit、X、YouTube、Jira、GitHub、Slack、Notion、ClickUp、Pinterest、Overleaf、TikTok 和 Amazon 等。

简单理解就是，将企业日常工作中各种需要人力参与的能力 AI 化，之后再将其整合到企业现有的各种集成工具和服务流程中，其官网的这两张图基本上把其做的事情说的很明白了。

第一张图是其通过 AI 解决之前需要大量人工参与的一些工作任务：

下面这第二张图是其整合集成的工作工具和服务，通过集成的好处是，能够无缝融入用户现有的工作流，降低了用户的学习和迁移成本。同时还可以扩大其潜在用户群体，增强产品的粘性。

用户无需在不同的工具之间频繁切换，只需通过 Pokee AI 的平台，即可实现跨工具、跨平台的自动化操作，极大地提升了工作效率和便利性。

与目前市场上普遍依赖 LLM 的 AI Agent 不同，Pokee AI 选择了强化学习（RL）作为其核心技术路径。Bill Zhu 认为，AI 世界已经解决了“生成问题”，但“执行问题”仍未解决。传统的 LLM 在生成文本或代码方面表现出色，但在实际执行复杂、多步骤任务时，往往受限于其规划和推理能力。

因此 Pokee AI 瞄准了这一痛点，通过强化学习来构建 AI Agent，使其能够高效地排序和使用工具，从而实现真正的自动化工作流。

比方说在社交媒体营销领域，一个 AI Agent 可以完成从内容创作、媒体增强、跨平台发布到效果监控的全流程自动化。这对于需要管理多个社交媒体平台、发布大量内容的营销团队来说，是巨大的效率提升。

类似这样的工作反而是大部分工作场景频繁发生的，如何高效地整合这些工具、自动化重复性任务、提升生产力，便成为了普遍的痛点。

目前产品针对的三个核心场景主要是 AI+Productivity 也就是生产力、AI+Social Media 也就是市场营销相关，第三块则是 AI+Research&Engineering。

而其采用强化学习的优势在于其通过与环境的交互进行学习，而非仅仅依赖预先训练好的数据集。Bill Zhu 用国际象棋做了个类比：“RL 不是通过模仿人类对弈数据来学习，而是通过自我对弈、从环境中接收反馈并不断改进其策略来学习”。

这种学习范式让它能够更好地适应复杂多变的网络环境，并从实际操作中不断优化其决策和执行能力。公司声称，其技术在从数千种工具中进行选择时，准确率超过 97%。

除了 Bill Zhu，Pokee AI 的核心团队基本上都来自 Meta，除了创始人，还包括了产品工程负责人 Michael Cai，他之前是 Meta 的软件工程师；机器学习工程负责人 Christopher Wu，他之前同样在 Meta 呆了 7 年多，是 Meta 机器学习技术 Lead；和创始研究科学家 Yi Wan，他之前在 Meta 担任研究员。

企业工作流程的自动化是目前大家都在想办法做的，和其他很多产品集中在某一个点上不同，Pokee 希望能把尽可能多的场景都覆盖掉，这确实是挺有想象力的一个事情。

与此同时，最近还有一位从 Meta 出来的华人创始人做的 AI 产品连续完成了两轮融资，在 Meta 工作了快 14 年最高职位做到 VP，做的事情我也挺看好的，是一个直接面向 B 端企业级市场的产品，目前已经被一些财富 500 强和 OpenAI 等创业公司使用，其使命是提供