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随着对Agent的讨论进入深水区，强化学习（RL）成为绕不过去的一个话题。尤其以OpenAI的Deep Research开启的基于强化学习的Agent，正成为新的Agent范式。但是Agent的强化学习怎么做，技术门槛有多高，普通创业公司能否参与，围绕Agent的强化学习有太多待解的问题。尤其随着近期基座模型能力的提升，“模型即产品”的论调卷土重来，大模型公司将如何参与Agent的竞争，又将带来哪些行业变革机会？
本期我们邀请了Pokee.ai创始人朱哲清共同讨论，他正在做基于强化学习的通用Agent产品，具备丰富的强化学习经验和一手的Agent的实践经验。
【主持人】
Harry，7年一级市场投资经验，2年互联网战略经验，AGI信徒。
【本期嘉宾】
朱哲清Bill，Pokee.ai创始人，斯坦福博士，前Meta应用强化学习负责人。
史业民，北大博士，前智源研究院研究员，研究方向为实时多模态模型、Multi-agent框架。
小苏，互联网大厂工作多年，丰富的投融资、出海以及产品运营经验，目前在做AI Agent产品的内部孵化。
【本期内容】
🟢 Part 1 Pokee.ai：瞄准下一代的AI Agent
00:02:05 Pokee.ai的愿景：下一代的Foundation AI Agent
00:04:36 Agent需要能对真实世界产生影响
00:06:36 Manus属于下一代Agent吗？
00:08:54 Pokee.ai从0开始训练RL模型，可调用上千个工具
00:09:27 与OpenAI Deep Research的差异化
00:11:06 Deep Research的实现方法
00:12:37 通用Agent vs 垂直Agent
00:18:27 垂直Agent可能长在通用Agent上面
00:24:44 通用Agent什么时候能落地？
🟢 Part 2 技术深入：Agent强化学习的实现细节
00:27:38 Agent的强化学习是如何实现的？
00:32:01 实现强化学习的成本有多高？
00:37:10 技术层面，Agent的强化学习与LLM训练过程中的RL有啥区别？
00:44:57 实现Agent的强化学习最难的技术部分是什么？
00:48:06 为什么过去强化学习不具备泛化性，而现在能解决通用问题？
🟢 Part 3 商业变革：模型即产品论调卷土重来？
00:52:37 重提模型即产品
00:54:28 OpenAI不可能做出一个供应链领域的Agent
00:56:30 Agent领域大模型公司和应用公司的边界划分
01:04:03 未来SaaS行业会被Agent取代吗？
01:06:23 如何招募Agent的强化学习人才
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