港大创业志 | Evolvent AI 创始人胡梦康:深耕 AI 智能体基建,构筑自我进化的通用世界

“让 AI 智能体真正实现自主进化，适配真实复杂场景。” 怀揣着这样的技术理想，香港大学在读博士胡梦康深耕大模型与 AI 智能体领域，创办 Evolvent AI，专注打造 AI Agent 基础设施与数据智能体系。他本科毕业于哈尔滨工业大学，现为香港大学计算机系二年级博士生，师从罗平老师，主攻基于大语言模型的智能体、具身智能方向。求学期间累计发表十余篇国际顶会顶刊论文，手握 Github 万星开源项目 OWL，创业后带领团队推出 Terrarium、Authbench、ClawMark 等多款标杆产品，服务国内外头部大模型厂商，在 AI 智能体训练、评测、数据生成领域树立起全新行业标准，成为港大青年创业者中深耕前沿人工智能领域的代表性人物。

▍学术筑基：深耕前沿 AI，沉淀硬核技术实力

胡梦康的科研之路，始终扎根在人工智能最前沿的领域。出身哈工大的他，自本科阶段便打下扎实的计算机功底，进入香港大学攻读博士学位后，聚焦 LLM-based Agent 与具身智能展开系统性研究。读博至今，他累计产出 40 余篇学术论文，其中 10 篇为一作或通讯论文，成果陆续发表在 ICLR、KDD、NeurIPS 等人工智能国际顶级会议与期刊，谷歌学术引用量突破 2000 次。

凭借突出的科研能力，胡梦康先后入选腾讯青云计划、小红书顶尖人才计划、微软亚洲研究院明日之星等多项行业人才榜单，专业能力获得学术界与产业界双重认可。由他担任第一作者打造的开源项目 OWL（Optimized Workforce Learning），在 GAIA 基准测试中拿下开源框架第一的成绩，Github 累计星标突破 19000+，成为 AI Agent 领域星标增速最快的项目之一。此外，他还牵头研发 Tree-Planner、AgentGen、HiAgent 等多项创新技术，分别从决策规划、环境扩展、上下文管理等维度，解决多智能体协作落地的各类痛点，为后续创业筑牢了技术根基。

▍顺势启航：立足行业痛点，创办 Evolvent AI

随着大语言模型技术飞速发展，AI Agent 逐步从简单工具调用，转向复杂长期的任务执行，但行业上游的训练数据、评测体系、运行环境等基础设施存在明显短板，成为制约智能体发展的核心瓶颈。敏锐洞察到这一机遇与挑战，胡梦康选择走出实验室，创立 Evolvent AI，聚焦 AI Agent 基础设施与数据智能赛道。

公司核心产品覆盖大模型训练数据、智能体评测基准、数据引擎工具链三大板块，旗下拥有 ClawMark、Terrarium、Authbench 等多款标杆级产品，合作客户囊括国内外一众头部大模型厂商，持续为行业提供高质量训练数据与 AI 能力搭建方案，加速大模型与 AI 应用的迭代落地。在团队理念上，Evolvent AI 秉持 “用 AI 构建 AI” 的工作模式，依托 AI 原生思维重构产品研发流程，将传统月度级的开发周期，压缩为天级 Demo、周级 PoC，大幅提升技术落地效率。同时团队也在持续补齐组织管理、行业资源与商业化经验，稳步推进企业发展。

▍技术破界：开源 Terrarium，重构多轮智能体运行体系

针对现有智能体框架无法适配真实世界动态环境、多轮复杂任务的行业难题，Evolvent AI 正式开源Terrarium动态环境多轮智能体数据引擎，一举打破传统技术局限。

行业对智能体的评估与训练，历经静态问答、单轮智能体两大阶段，普遍存在环境静态不变、服务组合复杂、缺失时间维度等问题。而 Terrarium 以 “生态箱” 为设计理念，打造出可自主变化的动态环境，支持邮件、数据库、日历等六大能力模块自由组合，借助纯 Python 任务 DSL，原生实现循环、分支、阶段性校验等复杂逻辑。

该引擎原生支持心跳、webhook 两种主动模式，让智能体摆脱被动响应的局限，可主动监控环境变化并自主决策。从安装部署、环境配置到任务运行，整套流程简洁高效，配套的 Demo 场景完整还原真实工作流，清晰展现多轮多步、环境动态演变的运行逻辑，为主动型 AI 智能体的训练与评估开辟了全新路径。

▍行业探底：发布 Authbench，揭露模型权限认知短板

在深耕技术基建的同时，胡梦康团队立足 AI 安全视角，推出AuthBench权限基准测试，并开展专项研究，直指当前主流编码智能体的核心短板。团队搭建包含 120 个真实终端任务、覆盖十大应用领域的测试集，对市面十余款顶尖大模型开展最小权限原则测试。

测试结果显示，所有主流模型均无法精准判断任务所需权限，普遍出现权限缺失与过度授权并存的问题。团队还发现 “权限吸引子” 现象：延长模型推理时间，不仅无法优化权限判断，反而会强化模型固有偏差，激进模型暴露更多敏感风险，保守模型则大幅降低任务成功率。

针对这一难题，团队提出充分 - 最小解耦方案，将权限判断拆分为 “功能覆盖” 与 “安全审计” 两个阶段，无需改动模型架构，便显著提升任务成功率、降低攻击风险。该项研究也为 AI 安全行业指明方向：AI Agent 不可自主定义权限策略，人工审核、运行时监控、分层校验将成为行业标配。

▍愿景前行：打造 AI 同事，奔赴通用智能未来

在胡梦康与 Evolvent AI 团队看来，通用人工智能的核心，是智能体能够在动态复杂环境中自主学习、持续适应，这也是团队长期奋斗的目标。依托 Terrarium、各类评测基准与数据工具链，公司持续完善 AI Agent 全链路基础设施，致力于打造可以自我进化、协同工作的 AI coworker 系统。

放眼行业发展，AI 原生创业不再单纯追求 “用 AI 赋能传统业务”，而是探索 AI 本身的形态与边界。作为 95 后青年创业者，胡梦康认为年龄并非核心竞争力，“AI 原生身份” 才是立足行业的关键。未来，Evolvent AI 将持续深耕智能体训练、评估、数据生成等上游领域，不断优化技术产品，打通从底层数据、运行环境到能力评测的全链条，推动 AI 智能体从工具走向具备自主能力的通用智能，让持续进化的 AI 技术，为各行各业创造更多价值。

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