离开OpenAI后，这位27岁的首席AI科学家要带腾讯走向AI的下半场｜姚顺雨

今年9月，姚顺雨从OpenAI离职的消息传出来的时候，就已经有很多传闻说他会加入腾讯，甚至有人说腾讯给出了"亿元年薪"。这个新闻一直没得到肯定，也没否定，就这么在AI圈悬着。

在今天，腾讯的一则内部公告终于让这个从硅谷到中国的AI圈顶级人才流转尘埃落定了。

27岁的姚顺雨正式出任腾讯「CEO/总裁办公室」首席AI科学家，直接向总裁刘炽平汇报，同时兼任AI Infra部、大语言模型部负责人。年薪是不是这么夸张我们无人知晓，但腾讯确实动了真格——同时宣布升级大模型研发架构，新成立AI Infra部、AI Data部、数据计算平台部。

朱啸虎前段时间刚说「腾讯还没真正发力」，评价腾讯往往等局面打明白后再加速追赶——从第五第六，追到第三第二，最后追到第一。今天腾讯就用一个27岁的年轻人回应了。

微信就是这么干的。2011年从零起步，一年时间追上QQ，最终成为移动互联网时代的王者。这次腾讯要在AI领域重演这个故事，姚顺雨是关键棋子。

但问题是...为什么是他？

腾讯为什么会有信心，让一个27岁的年轻人，掌舵腾讯AI的下半场？

姚班出来的，都不是普通人

要说姚顺雨的起点，得从2015年说起。那年他高考704分，安徽省理科探花，进了清华姚班。

AI圈的人都知道姚班是什么概念。每年只招30人左右，出了一批又一批顶尖人才。但姚班厉害的地方，我觉得不只是招到了天才，更在于它提供了一套系统的训练体系。

这让我想到费曼说的第一性原理——真正重要的不是记住多少知识，而是学会如何思考。姚班从大一开始就让学生接触前沿研究，参与实际项目。培养的不只是编程能力，更是发现问题、定义问题、解决问题的能力。

姚顺雨在这个环境里待了4年，建立了扎实的理论基础和研究直觉。2019年毕业后，他去了普林斯顿读博，导师是Karthik Narasimhan，专注语言智能体和人机交互。这个方向选择为他后来的突破埋下了伏笔。

ReAct和Tree of Thoughts，这两篇论文改变了什么？

普林斯顿的五年，姚顺雨其实就做了一件事：把大语言模型从「对话系统」变成「任务执行系统」。这在今天当然算不得多新鲜的概念，毕竟今年就是所谓AI Agent的元年。我们也见证过今年年初能实际执行操作，帮用户解决问题的Manus的诞生。

但回到两年前，也就是2023月的时候，这还是鲜被讨论的一个概念，姚顺雨发表了ReAct论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》。核心想法很简单：让大语言模型不只能"想"（推理），还能"做"（行动），而且两者交替进行。

传统的Chain of Thought（思维链）只让模型"想"，但不让它"做"。ReAct的突破在于，让模型在推理的同时，可以调用工具、查询信息、执行操作，再根据反馈继续推理。这种"想-做-想-做"的循环，让AI从"回答问题的系统"变成了"解决问题的助手"。

这篇论文在2023年的ICLR大会上被评为Oral（顶会中只有不到5%的论文能拿到的荣誉）。更重要的是，ReAct成了整个AI Agent领域的基础框架，至今已被引用超过4300次。

2023年5月，姚顺雨又发了Tree of Thoughts（思维树）。如果说ReAct是让AI学会"边想边做"，那Tree of Thoughts就是让AI学会"深思熟虑"。

有个数据很能说明问题：在Game of 24这个经典游戏里，GPT-4用传统思维链方法，成功率只有4%。用了Tree of Thoughts后，成功率直接飙到74%。这不是渐进式改进，是范式级的跨越。

Tree of Thoughts的核心想法是：让AI解决问题时，不只是线性思考，而是像人类一样，探索多个可能的推理路径，评估每条路径的可行性，必要时回溯重来。这种"搜索式思考"让大语言模型真正有了规划和决策能力。

这篇论文也在2023年的NeurIPS大会上拿了Oral。

到2024年5月答辩的时候，姚顺雨的博士论文题目是《Language Agents: From Next-Token Prediction to Digital Automation》（语言智能体：从下一个词预测到数字自动化）。这个标题其实很精准地概括了他五年的研究成果：让大语言模型从"预测文字"变成"执行任务"。

现在的Google Scholar显示，姚顺雨论文的总引用次数达到19977次，h-index为27。这个数据在27岁这个年龄段，还真挺夸张的。

去OpenAI的8个月，他干了什么？

2024年8月，刚从普林斯顿毕业的姚顺雨加入了OpenAI。

这是个关键转折点。此前的姚顺雨是纯学术派——理论框架、基准测试、论文发表。但在OpenAI的8个月，他完成了从"学术派"到"产品派"的转变，而且速度快得有点惊人。

他深度参与了OpenAI在2024年底推出的三个重要产品：

• Computer-Using Agent：让AI像人类一样操作电脑，移动鼠标、点击按钮、浏览网页

• Deep Research：让AI在互联网上自主研究，整理信息，生成报告

• Operator：OpenAI首个正式发布的Agent产品

这些产品背后，都能看到ReAct和Tree of Thoughts的影子。姚顺雨在学术上提出的"推理与行动结合"框架，在这里变成了真实可用的产品功能。

8个月时间，参与3个核心产品的开发——这个速度在OpenAI这样的顶尖公司也很罕见。说明姚顺雨不只会写论文，还有快速落地、快速迭代的产品能力。

不过，真正让他变得被大众所熟知的，其实是他在今年4月份发表的《AI的下半场》的文章。

这篇文章在AI圈引起了很多讨论，因为它提出了一个在当时看来很大胆的判断：

"AI正处在中场休息。"

过去几十年，AI的主要精力都在开发新的训练方法和模型。从DeepBlue、AlphaGo，到GPT-4、o-series，历史性的突破都来自"如何训练出更好的模型"。但现在，游戏规则在变。

他总结了一个"配方"：大规模语言预训练 + 数据和算力扩展 + "推理与行动"理念。这个配方已经基本标准化、产业化了，能解决各种各样的任务——软件开发、创意写作、IMO级别的数学题、键鼠操作，甚至长篇问答。

那么，AI的下半场要做什么？

"下半场将把重心从'解决问题'转向'定义问题'。我们不再只问'能不能训练出一个模型解决X问题？'，而是要问'我们究竟应该让AI去做什么？又该如何衡量真正的进展？'"

姚顺雨提出了一个关键概念：效用问题（Utility Problem）。

"AI已经在国际象棋和围棋上击败了世界冠军，在SAT和律师资格考试中超过了大多数人类，甚至在IOI和IMO上拿下了金牌。可世界并没有发生太大改变——至少从经济和GDP的角度来看如此。"

问题出在哪？他认为，根源在于我们的评估方式跟现实世界不一致。

比如，在评估中，任务"应该"自动运行：智能体接收输入，自主执行，得到奖励。但现实中，智能体必须在任务过程中持续跟人类互动——你不会只给客服发一段超长文字，等上10分钟，就指望对方给你一份完整回复。

再比如，评估"应该"是i.i.d.（独立同分布）的。如果有500个任务的测试集，就会独立运行每个任务，最后取平均。可在现实中，我们解决问题往往是顺序进行的，不是并行。一个Google工程师处理代码库问题时，随着对代码越来越熟悉，效率会越来越高；但一个AI Agent在同一个代码库中解决了很多问题，却无法获得这种"熟悉度"。

所以，下半场的新玩法是：

"开发新的评估方式或任务，以衡量真实世界的效用。用现有配方去解决它们，或在配方上加入新的组件。"

这需要什么？产品经理的思维方式。

腾讯为什么选他？

腾讯不缺技术，也不缺人才。过去一年，腾讯混元发布了超过30个新模型，混元2.0在复杂推理和文本生成场景国内领先，混元3D模型保持全球领先水准。

但腾讯缺的，可能是一个能带他们走向AI下半场的人。

姚顺雨的价值，我觉得不只在学术成就，而在于他对"AI应该解决什么问题"的理解。

学术贡献：他定义了AI Agent的基本范式——ReAct让AI学会"边想边做"，Tree of Thoughts让AI学会"深思熟虑"。这些不是渐进式改进，而是范式级创新。

产品能力：他在OpenAI的8个月，证明了不只会写论文，还能把理论快速转化为产品。Computer-Using Agent、Deep Research、Operator——都是真实可用的产品，不是实验室demo。

思想深度：《AI的下半场》不是简单的行业预测，而是对整个AI研究方法论的深刻反思。他看到了AI从"刷榜"到"创造价值"的转折点，这是腾讯需要的战略视野。

这让我想到张小龙说的产品哲学——好的产品不是功能堆砌，而是找到真正的用户需求。姚顺雨对"效用问题"的思考，本质上就是在追问：AI到底应该为用户创造什么价值？

2025年5月，姚顺雨在一次和张小郡的对谈中被问到："如果你是微信一号位，会怎么做Agent？"

他说："我可能会不急，先观望观望。"

这种思考方式，恰恰是腾讯最需要的——不是盲目跟风，不是简单模仿，而是深刻理解技术本质，找到真正有价值的应用场景。

12月17日，腾讯官宣姚顺雨的同时，还宣布了一系列组织架构调整：升级大模型研发架构，新成立AI Infra部、AI Data部、数据计算平台部。AI Infra部负责大模型训练和推理平台技术能力建设，聚焦分布式训练、高性能推理等核心技术。

这是个信号：腾讯不只是挖了个明星研究员，而是在为高强度的技术攻关补齐兵力、夯实底座。

他能给腾讯带来什么？

短期来看，姚顺雨肯定会提升混元的Agent能力。

ReAct和Tree of Thoughts已经是AI Agent领域的基础框架，被广泛应用。姚顺雨对这些框架的理解和实践经验，会直接提升混元在任务执行、多步推理、工具调用等方面的能力。

中期来看，他可能会推动微信生态的AI改造。

在那次对谈中，姚顺雨提到，微信既承载社交关系，也承载职业交互——购物咨询、法律服务、客服沟通等。如果能把Agent能力深度整合到微信生态，让每个用户都能拥有自己的AI助手，想象空间会很大。

朱啸虎说腾讯往往是"追赶者"，但历史告诉我们，腾讯追赶能力极强。微信从零起步，一年追上QQ，最终超越QQ成为移动互联网时代的王者。这次腾讯要在AI领域重演这个故事。

姚顺雨的加入，让这个故事有了不同可能性。他不只是执行者，更是思想者。他对"效用问题"的理解，对"AI下半场"的预判，对"评估方式"的反思，都代表着一种新的研究范式和产品思维。

27岁，对大多数人来说，可能还在摸索职业方向。

但姚顺雨已经参与定义了AI Agent的基本范式，参与了OpenAI的核心产品开发，成为了腾讯AI的掌舵人。

AI的下半场，刚开始。

腾讯能不能在这场竞赛中追到第一名，谁都无法预测。事实上，这也不是简单地靠招几个「小天才」型人物就能解决的问题。

不过你至少也借此看到腾讯的方向和决心，他们希望让AI具备在现实世界现实场景中解决问题的能力，这是腾讯作为守位者的需要，也是姚顺雨所真正擅长的。

以及，有一点可以确定的是：国内的头部企业也具有吸引硅谷头部人才的能力，AI圈国内与国外华人的竞争还在持续发生。

而这个27岁的年轻人，已经站在了AI下半场的舞台中央。

参考资料：

• 姚顺雨个人网站: https://ysymyth.github.io/

• 《AI的下半场》: https://ysymyth.github.io/The-Second-Half/

• Latent.Space访谈: https://www.latent.space/p/shunyu

• Tree of Thoughts论文: https://arxiv.org/abs/2305.10601

• ReAct项目官网: https://react-lm.github.io/

• 腾讯新闻: https://36kr.com/p/3599367248412930