AI公司Violoop近日宣佈完成億元級天使輪及Pre-A輪融資，投資方包括聯想創投、中金保時捷、藍馳創投、元生資本、啟賦資本和Zero2IPO Ventures，向陽資本擔任長期獨家財務顧問。目前，Violoop已獲得全球約1.2萬人的訂金預訂，其首款產品計劃於9月正式上線。

Violoop的定位並非又一家大模型公司，而是聚焦於“AI被交付給使用者之後如何繼續成長”的問題。其創始人何佳霖表示，基礎模型正在學會世界，但還沒有真正學會一個人，Violoop要讓Agent在與使用者共事的過程中成長。這一理念背後，是Violoop與國際PC巨頭聯想正在形成的深層產業協同，儘管具體合作細節尚未披露。

Violoop的第一款產品是一台巴掌大小的桌面裝置，建議零售價為699美元，Kickstarter及國內首發期間售價為399美元。該裝置通過HDMI獲取電腦畫面，通過USB模擬鍵盤滑鼠操作，可接入現有電腦使用，無需更換作業系統或等待軟體開放API。這一設計選擇讓AI先學會人的介面——看見使用者所見，使用使用者所用的鍵盤滑鼠，從而在大量現有軟體之間完成被授權的工作。Violoop認為，這種“持續在場”使系統能夠跨應用、跨會話、跨時間觀察工作如何發生，從而獲得更連續、更高密度的上下文，為個人Agent的成長提供基礎。

Violoop的成長路徑分為三個階段。第一階段是多模態長期記憶：裝置在使用者授權後，從日常螢幕活動中提取工作資訊，構建圖文結合的個人知識庫，並週期性重整記憶，合併重複資訊、修正過時內容、重建關聯。使用者可開啟記憶庫檢視、糾正或刪除系統對自己的理解。Violoop已訓練並部署用於記憶抽取和重整的專用模型，使個人記憶的形成和管理在本地、可控環境中完成。

第二階段是執行框架（Agent Harness）中的工作流記憶與Skills積累。與傳統自動化儲存固定指令碼不同，Violoop希望積累可複用的工作方法，如資訊獲取來源、多軟體間的內容傳遞、衝突時的優先順序、可提前完成的步驟等。這些經驗以工作流記憶、Skills和執行路徑形式儲存，使系統在遇到相似任務時呼叫已有能力並調整，而非每次從零規劃。目前，工作流記憶和Skills積累已上線執行，基於任務結果和使用者糾正的反饋閉環正在工程化中。

第三階段是個人化後訓練：Violoop將記憶庫中積累的真實工作軌跡——操作序列、決策過程、任務結果和使用者修正——用於個人化訓練，使部分穩定經驗從外部記憶進入模型引數。這被理解為“慢思考蒸餾為快思考”，即經過反覆驗證的判斷逐漸成為更快、更自然的反應。Violoop已在內部走通“捕捉工作軌跡—形成長期記憶—用於個人化訓練—更新模型引數”的完整鏈路，並進入量產工程化階段，當前重點是穩定、可評估、可回滾地交付給使用者。

在算力方面，Violoop的桌面裝置提供26 TOPS端側算力，用於持續感知、記憶、本地推理與個人化計算；更復雜的推理任務則通過模型路由呼叫雲端大模型。Violoop強調，雲端提供公共智慧的能力上限，端側負責沉澱圍繞一個人的長期經驗，二者是相互增強的協作關係，而非替代。

當記憶、工作流和個人化模型連線起來，Violoop的Agent開始表現出“人工直覺”（artificial intuition）——在使用者開口之前準備工作。例如，當新工作請求到來時，系統可根據使用者過往材料和處理方式，先整理資訊、起草回覆、更新表格等可逆步驟，使用者只需最後檢查和決定。Violoop將通過主動準備結果的採納率、人工修改次數、重複任務完成時間等指標，驗證系統是否真正形成了更準確的個人判斷。

在安全與信任方面，Violoop裝置使用獨立安全晶片管理執行側，將關鍵授權機制與感知、推理系統物理隔離。對於傳送、支付、刪除、提交等不可逆操作，產品要求使用者通過物理按鍵完成最終確認。何佳霖表示，理解在生長，決定權始終不動，這是Violoop對個人Agent的基本產品哲學。

Violoop的商業願景並非僅銷售硬體。裝置被視為個人Agent進入真實工作環境的第一個節點，其上可生長個人化服務、可複用Skills、工作流生態以及與PC廠商和企業環境的合作。Violoop認為，其護城河不在於佔有使用者的私人螢幕資料（原始資料始終屬於使用者），而在於學習系統、任務評價機制、跨軟體執行框架、端側個人化效率、硬體級許可權架構以及使用者授權下擴充套件的Skills生態。

從更長期看，Violoop希望建立的是一個由個人擁有的智慧節點組成的分散式網路，而非將所有個人資料匯入中心的“蜂巢思維”。每個個人Agent首先且只為其使用者利益工作，只有在使用者明確授權且隱私受保護的前提下，經過驗證、可泛化且不含個人資訊的能力才可能在不同節點間協同演進。Violoop認為，未來智慧的進步將來自雲端基礎模型不斷提升公共智力與端側個人Agent積累獨特經驗這兩條路徑的相互增強。

Violoop的選擇是將AI自進化從實驗室帶到桌面，讓成長成為可觀察、可評估、可干預的過程。如果這條路徑成立，未來每個人都能擁有一個長期在場、持續成長、只圍繞自己利益工作的個人Agent。基礎模型正在學會世界，而Violoop試圖讓AI開始學會一個人。