姚顺雨 (Yao Shunyu)
前 OpenAI 研究员，ReAct（Reasoning + Acting）框架提出者，现任腾讯 AI Lab 首席科学家。其博士论文（2019 年，普林斯顿）题目为《Language Agent: From Next Token Prediction to Digital Automation》，是最早系统提出”语言智能体”路径的研究者之一。
核心学术贡献
ReAct 框架的诞生
- 2022 年 7 月，姚顺雨将 LLM 与互联网（VPPD API 原型）第一次连接，实现了基于网页内容的多轮交互问答——据其所知，这是人类史上第一次将 LLM 与真实互联网连接并进行多轮推理的尝试。
- 他在脑海中感受到的瞬间：“就像微弱的电灯突然亮起”，预感到这在 5–10 年内将改变世界——事实上比他想象的还要快。
- ReAct 的核心思想：将”思考”（Reasoning）与”行动”（Acting）交织在一起，使 LLM 能够以”先推理再执行工具调用，再基于结果继续推理”的循环方式完成复杂任务。
Source: 2026-06-26-xiaohongshu-xhslink-com-o-1HybPLiFaH1（来源未公开）
博士论文的前瞻性
博士阶段（2019 年起）的主要研究方向，后来被证实精准预见了行业走向：
- 如何把 next-token prediction 机器转化为 Agent（核心方法论）
- Web Agent 任务（WebShop，首个基于互联网的 Web Agent benchmark）
- Coding Agent 任务（inCode 等早期框架）
- Future Work 包括：训练模型做 Agent、SFT & 鲁棒部署、科学发现、帮助人类
AI 下半场的认知
姚顺雨的核心判断——“AI 下半场”的本质转变：
- 上半场：方法论驱动，每个问题需要专用模型（翻译模型、棋类模型互不通用）；
- 下半场：有了预训练+后训练这个”万能锤”，问题的寻找比方法的发明更困难；关键在于找到真正有价值的问题，以及拥有”好问题”的产业环境（腾讯生态的优势所在）。
其选择加入腾讯的三大理由：
- 腾讯有海量好问题（产品场景）；
- 腾讯产品提供了最关键的 Context（上下文）——模型的竞争壁垒来自于谁拥有最原始的输入数据；
- 腾讯的文化：诚实、低 ego、基于信任而非 KPI 运转，对长期做 AI 组织至关重要。
关于 AI 的长期判断：
- AI 是长期游戏，不是 2 年就能完成的短跑；
- 未来会更多元（而非单一主线），Coding Agent 只是一个刚开始的赛道，多模态、具身智能、科学发现等方向也在同步发展；
- 最重要的能力是：诚实面对自己、接受反馈并改变、保持耐心。
腾讯云活动首次公开亮相（2026-06-26）
加入腾讯后，姚顺雨以腾讯 AI 一号位首席科学家身份（直接向马化腾汇报）在腾讯云线下活动中首次公开亮相，与腾讯云 CO 唐道生对谈。
核心公开观点：
- AI 是长期主义的事情：硅谷流行的短期论（“快速赚钱然后躲避 AI 冲击”）并不是他认同的路径；AI 才刚刚开始，类比工业革命、互联网时代——这才是初期，终态远未显现。
- 所有人在同一起跑线：当下看起来领先的人，未必能跑到终点；当前市面上的产品形态很可能不是最终形态。
- 腾讯的战略差异化：① 重视基础但也重视系统化；② 将生产场景的真实性（ground truth）纳入模型训练；③ 需要探索性——无论技术、产品还是商业，腾讯历史上这种高调的年轻人被委以 AI 一号位重任极为罕见。
- AI 时代不论年龄、不论经验：只看技术和能力——28 岁担当腾讯 AI 核心位置，正是这个时代特征的缩影。
Source: 2026-06-26-xiaohongshu-xhslink-com-o-A7I80Rdp0ry（来源未公开）