构建协作层 AI 种子轮拿了 4.8 亿美金，红杉也投了一个 AI Calendly

种子轮巨额融资的产品又出来了，一个叫 Humans& 的 AI 产品宣布拿了 4.8 亿美金的种子轮融资，估值达到了 44.8 亿美金，投资人包括了英伟达、亚马逊创始人 Bezos、SV Angel 以及 GV 等。

Humans& 成立于去年 9 月份，虽然定位也是一个 AI 基础模型，但是强调以人为中心。当 OpenAI 和 xAI 等巨头致力于构建最终可能取代人类劳动的自主智能体时，Humans& 的创始人预见了一种能够增强人类组织能力的“连接组织” 。 

他们认为，目前的模型虽然在信息检索和代码生成方面表现出色，但缺乏社交智能。它们通过人类反馈强化学习（RLHF）被优化以追求即时的用户满意度，却无法理解人类协作中的细微差别。

很简单的一个例子，即使是一群世界级的 AI 研究人员，在面对简单的团队决策（如选择公司 Logo）时，也会陷入极其繁琐的沟通泥潭。这让他们看到了一个巨大的机会：工作的协作层（Coordination Layer）。

目前的主流 AI（包括大模型与智能代理）擅长回答问题、生成内容和解决孤立任务，但在多人协同、跨时间协作以及实时组织复杂任务上表现较弱，Humans& 认为这是 AI 还未触及的关键领域。

因此，Humans& 的目标不是做又一个对话型 AI（如 ChatGPT、Claude 等），而是构建面向“协调与协作”的基础 AI 模型体系，即 AI 不只是回答问题或完成任务，更能理解并优化多人协同、人机团队的动态，以及长期复杂决策流程。超越当前 AI 的短期回答能力，走向长时记忆、规划、协作和多代理协调。

这要求 AI 需要做到这么几个核心问题：

• 理解团队意图与优先级冲突
• 跟踪长期任务与长期协作目标
• 跨参与者协调计划与决策
• 学会像人类协作者一样提出恰当的问题
• 能够建立共享上下文而非针对单一用户回复

他们打算通过长期强化学习（long-horizon reinforcement learning） 和多代理强化学习（multi-agent RL） 训练模型，使其能长期规划、调整计划并参与多人情境中的协作。

简单来说，Humans& 的核心理念就是让 AI 赋能人类而非取代人。虽然很多 AI 产品也持这个理念，但 Humans& 应该是首个从模型底层角度出发去构建的产品之一，因此有观点认为它可能成为“自动化 vs 增强型 AI”的一个分水岭。

其团队确实强大，联合创始人兼 CEO Eric Zelikman 是斯坦福博士，来自 xAI，之前负责 Grok-2 预训练和 Grok-3 RL 扩展；联合创始人 Andi Peng 是麻省理工博士，来自 Anthropic，曾参与 Claude 3.5 至 4.5 的强化学习和后期训练；联合创始人 Georges Harik 是 Google 7 号员工，曾参与了 Gmail、Google Talk 以及 Google 首个广告系统的设计；另外两位联合创始人 Yuchen He 来自 OpenAI，而 Noah Goodman 是斯坦福教授。

联合创始人 Andi Peng 说，感觉我们正在结束第一个规模化范式，在这个范式中，问答模型被训练得在特定领域非常智能，而现在我们正进入我们认为的第二波应用浪潮，普通消费者或用户正试图弄清楚如何利用所有这些东西。

CEO Eric Zelikman 说，新模型将接受训练，以一种感觉像是与朋友或同事互动的方式提问，就像一个试图了解你的人。如今的聊天机器人被编程为不断提问，但它们这样做时并不理解问题的价值。他说，这是因为它们被优化以实现两件事：用户对所得到的回复的即时喜爱程度，以及模型正确回答所收到问题的可能性。

Humans& 的理念是，它的模式或产品将成为任何组织（无论是拥有一万名员工的企业还是一个家庭）的“连接组织”，了解每个人的技能、动机和需求，以及如何为了整体利益平衡所有这些因素。

因此他们正尝试以一种不同的方式训练模型，这种方式将涉及更多人类与人工智能的互动和协作，同时将使用长视野（ long-horizon）和多智能体强化学习（RL）进行训练。这里的长视野强化学习旨在训练模型进行规划、行动、修正并随着时间的推移贯彻执行，而不仅仅是生成一个好的一次性答案。

多智能体强化学习则针对多个人工智能和/或人类参与其中的环境进行训练。随着研究人员推动大语言模型超越聊天机器人的回应，朝着能够协调行动并在多个步骤中优化结果的系统发展，这两个概念在最近的学术研究中都越来越受到关注。

而类似 Calendly 这种处理时间预约的产品，我觉得就是最简单的一种协调性产品。前几天我刚介绍了一个 AI 版的 Calendly《AI 版 Calendly 3 个月 ARR 突破 100 万美金》，没想到这个方向又出来了一个产品，并且拿到了 Sequoia 的投资。

与前一个核心针对一个垂直领域不同，它属于一个通用型产品，更像 AI 时代的 Calendly，已经开始有类似 Calendly 的网络扩张效应，仅在自然传播的情况下就已经拿下了 200 多家企业客户，并且实现了完全零人工参与。其解决方案也不是简单的用 AI，而是重建了一整套