Mindverse 总融资 5000 万美元，打造持续学习的 Agent 模型

Mindverse 完成由美团领投的 A 轮融资，融资额近 5000 万美元，元禾璞华、韶音、变量资本和老股东追加跟投，历史股东包括蚂蚁、源一、红杉中国、真格、高榕等一线基金，高鹄资本担任独家财务顾问。该公司专注于通过后训练构建持续学习的先进 Agent 模型，核心在于利用 LoRA 技术，在通用大模型基础上挂接轻量「技能包」，实现低成本积累特定用户或场景的记忆与能力，而非每次从头重训。其认为 Agent 能力源于训练而非 prompt 和框架拼接，团队约 20 人核心研发，成员背景深厚，累计发表 200 多篇顶会论文。创始人陈锴杰等从创业经历中确信长程任务需通过训练获得能力，公司即将开源 750B agent 模型，是全球首个在 GLM 5.1 上完成强化学习后训练的成果，该模型支持 mixture of LoRA，面向 agent 场景优化，服务生成式 UI 编码、聊天、长链路推理和工具调用等。公司通过 Macaron 作为 agent harness，形成模型训练与产品迭代的双向循环，注重用户隐私，利用模拟环境训练模型，Macaron 现有 200 多万用户、超 10 万日活。其商业化与英伟达、字节、蚂蚁等在技术共建、框架合作等层面展开，与华为云等云厂商合作降低客户训练成本，自身专注技术，C 端以 Macaron 为主。公司强调 isolation 的重要性，认为 LoRA 是实现记忆隔离的良好方式，真正的长期记忆应训进参数而非依赖外部记事本，还探索了 δ-mem 等记忆体系。其定位为从场景倒推模型的后训练公司，属 Neo Lab 形态，目标是让 agent model 和 C 端产品形成飞轮，优先追求研究突破，认为技术突破能带来商业价值，最终希望让智能洞悉每个独特灵魂，减少用户烦恼。