00:00 Introduction

03:16 研究与落地：理论和实践的鸿沟

04:51 创业之路：从理想Demo到B2B现实

10:30 Arklex：打造Agent优先的开发框架

14:37 Agent定义之辩：Workflow的重要性

22:14 Arklex核心技术：稳健与学习的融合

23:41 教授创业：价值驱动而非规模

24:48 结语

完整版91分钟：哥大AI教授，Arklex.ai创始人：学术业界结合，Agents前沿应用，技术创业的经验教训｜俞舟访谈

https://youtu.be/A2dE2wfzOgY

内容介绍:

本次访谈深入探讨了从学术研究到创立AI公司的真实历程。嘉宾分享了在将研究成果转化为实际产品时所面临的巨大挑战和认知转变，强调了理论与工业界实践之间的差距。访谈详细介绍了嘉宾公司的两次创业尝试：早期基于获奖聊天机器人的语言学习应用，以及当前专注于构建AI Agent开发框架（Arklex）的B2B业务。其中重点讨论了AI Agent的不同定义、Workflow（工作流）在Agent系统中的核心作用、Arklex框架的设计理念及其在市场中的定位。最后，嘉宾也分享了作为教授进行创业的个人价值驱动力。

核心亮点:

研究落地鸿沟: 深刻揭示学术研究与商业落地间的实际摩擦与挑战，强调实践经验对重塑研究理念的重要性。

创业认知迭代: 从理想化的 B2C 产品到务实的 B2B 解决方案，体现了市场反馈和用户需求驱动的创业调整过程。

AI Agent 与 Workflow: 探讨 AI Agent 的不同理解角度，并着重阐述了 Workflow（工作流）对于构建可控、可靠、可扩展的企业级 Agent 应用的关键性。

Arklex 框架: 介绍了 Arklex 作为一个 Agent 开发平台，旨在融合确定性（Robustness）、灵活性与持续学习能力，简化 Agent 开发，赋能开发者。

技术转化挑战: 点明技术指标的领先（如 Benchmark 高分）不一定等同于用户体验的提升和商业成功。

价值驱动创业: 分享了学术背景创业者可能更看重技术应用带来的价值和对行业的推动作用。

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