第四范式前总裁再创业做“原生增长Agent”，获数千万融资，技术架构受Skill启发

图：Noumena创始人兼CEO 裴沵思（左二）及联合创始人蒋骧惠（左一）、赵欢（右一）、李佳骏（右二）

文｜晓静

编辑｜徐青阳

2026年1月15日，AI原生增长智能企业物自体科技（Noumena）宣布完成数千万元Pre-A轮融资。投资方包括狮城资本、百度战投，老股东靖亚资本持续加注。

Noumena于2024年创立，创始人兼CEO裴沵思（James）曾任SAP全球副总裁及第四范式总裁。联合创始人兼首席科学家赵欢，曾是今日头条早期核心研发，并先后在淘宝和第四范式主导了将图学习引入推荐算法及基座大模型预训练的工作。技术生涯横跨推荐系统、图神经网络及大模型技术栈。

团队核心成员约40人，其中超过60%是AI大模型、算法和工程研发，核心技术成员拥有清华、上海交大、港科大等顶尖高校博士背景，并曾经在阿里巴巴、字节跳动、第四范式等领先的AI公司从事大模型等核心产品研发工作。

Noumena 通过“公域感知+专家经验+反馈学习”的闭环，构建了一套“可进化”的AIAgent，目标是实现复杂营销决策从“凭直觉”到“规模化智能”的跨越。

根据官方介绍，这笔资金将主要用于营销垂类大模型的训练、多智能体（Multi-Agent）协作架构研发，以及在美妆、时尚等领域的深度拓展。

一、“AI驱动增长”的两条弯路

公司名“Noumena”源自康德哲学的“物自体”，意为现象背后的本质，公司定位为“AI原生增长公司”。

这是一个比较抽象的概念，外界倾向于将物自体的业务理解为一个基于营销垂直赛道的Agent。

“在AI应用子赛道中，营销会是最先跑出来的几个之一，而且会在中国先跑出来，因为中国在内容社交方面要远领先于美国。”赵欢这样判断。

85%以上Z世代用户的消费习惯为“内容社交平台种草、电商平台交易”，这让内容社交平台成为品牌竞争的核心阵地。但是，品牌在社媒上习惯了“以投流换销量”的线性增长模式。随着流量红利见顶，ROI波动加剧，这套逻辑正在失效。

“企业对内容社交平台的理解、捕捉、决策与执行链路太慢了！” Noumena创始人兼CEO裴沵思认为。这也是内容营销转化路径上的最大痛点。

Noumena团队认为AI是解决这个痛点的最优路径。

“这一代AI技术栈的核心突破在于对外部环境的深度感知，这正是破解品牌增长难题的钥匙。所谓的AI原生‘增长智能’系统，是让品牌能主动感知环境，最终在平台博弈中拿回商业主动权。”

理想丰满，现实骨感。

在创业初期，团队曾陷入一种赵欢自称为“凡尔赛”的误区，即认为掌握了顶尖的大模型训练技术，就能轻易解决营销行业的问题。当时，团队在北京办公室利用Dify 搭建了一套工作流，试图为自媒体创作者推荐选题。

然而实战结果证明，即便推荐的选题质量很高，也不代表能够实现商业变现，这种尝试在打通“商业闭环”上遭遇了巨大挑战 。  

这次失败让这群技术极客意识到，懂模型并不等于懂业务。为了纠正这一偏差，包括来自上海交大ACM班、曾获ACM金牌的CTO李佳骏在内的核心科学家团队，集体深入业务一线。通过在代理机构（Agency）驻场、在MCN机构蹲点，彻底摸清了每一分广告费是如何流转的，才真正开始理解“AI+营销”的深层含义 。  

团队走过的第二段弯路是试图通过AI去模仿人类的工作流。他们曾设计系统去模仿媒介人员看账号、模仿编辑做选题、甚至模仿MCN的整体工作流。虽然这套自动化流程确实提升了执行效率，但团队发现，营销需求具有高度的长尾特征，真正的关键决策往往无法被穷举成固定的规则或流程。  

尽管引入了自动化，品牌的ROI（投资回报率）依然会出现剧烈波动。经过复盘，团队意识到品牌的每一次决策都会被高度动态的公域社交环境所放大或扭曲。

如果只解决执行效率而不解决“判断的准确性”，AI的价值就极其有限。

这直接导致团队放弃了传统的自动化工作流路径，转向了现在的“曼哈顿计划+Thinkflow”系统架构 。  

二、受Claude Skill启发的新路径

根据官方介绍，Noumena 打造的营销 AI Agent ，是一个在真实业务中可持续演进的增长智能系统。

“未来的垂类竞争在于能否持续抬升领域的智能上限。”

一方面，通过公域感知基建（曼哈顿计划）的持续增强，帮助客户识别原来难以被观察和量化的市场结构与人群信号；

另一方面，私域侧，在Noumena Thinkflow（专家认知架构）的支撑下，资深专家的隐性直觉与复杂判断被系统化为可执行、可复用的高质量决策结构。

最近，Anthropic推出的Claude Skill（计算机使用与技能开放）在AI业界引发轰动，其核心逻辑是让AI拥有自主探索、操作工具并从试错中学习的能力。

赵欢坦言，Noumena内部很早就实践了类似的技术路线，并已在Claude Skill上线后迅速基于该理念对Thinkflow架构进行了升级。  

这种升级带来的本质提升在于：当一个未见的营销场景出现时，Agent不再是简单的“预测下一个字”，而是基于曼哈顿计划提供的“底层参考坐标系”，调用原子技能（Atomic Skill）进行自主规划和路径推演，确保决策的商业逻辑下限是靠谱的 。  

随着真实私域反馈不断回流，系统基于反馈的强化学习机制持续校正与优化，从而不断提升“增长智能（Growth Intelligence）”的智力水平上限。基于此，可以应对营销领域中“需求高度非标、差异化不可枚举”的核心难题，为复杂业务场景下的规模化智能决策提供可行路径。

“最大的挑战是想明白自己的bias（偏见）和核心价值到底是什么，如果想不清楚其中一点，不仅无法发挥出真正的价值，还可能把过去时代的偏见带到新的环境中，这会非常危险。”裴沵思总结，“但反过来，一旦熬过了0到1阶段里那个最生死关头的摸索期，后面的路就会清晰得多，从而形成一种降维打击的能力。”

目前，Noumena已开始在美妆、时尚等头部行业深度落地，并与欧莱雅等全球美妆巨头展开合作 。

商业模式采取“双轨制”：通过针对大客户的“重交付+结果导向”共建模式来训练模型、积累Ground Truth数据；随后开放给更多品牌使用，按消耗Token计费，实现从服务到平台的飞轮进化。  

在中国这一全球内容/社交电商最先进的试验场搭建模型，并反向输出全球市场，这是Noumena眼中AI原生增长的最优路径。