腾讯AILab前R4合伙人叶德珩加入字节Seed，专注基础模型与智能体系统研究

腾讯AI Lab的组织重构仍在持续产生涟漪效应。继俞栋、冯佳时等人离任后，前R4部门合伙人、《王者荣耀》AI项目“绝悟”技术负责人叶德珩（Deheng Ye）的去向近日明确：他已加入字节跳动Seed团队，担任研究员，聚焦基础模型（Foundation Models）方向。

叶德珩在个人GitHub Pages主页更新了职业信息：“I am a Researcher at ByteDance Seed working on foundation models.” 页面显示其工作履历为2017–2026年供职腾讯，2026年起加入字节跳动。值得注意的是，项目列表中除腾讯时期的“绝悟”系列外，已新增“SeedXxx model”，并标注“P&C for now”（Press & Confidential），表明该模型尚处保密阶段；同时列出了生成媒体方向的智能体系统：ui-voyager、omni-reasoner与proact。他还公开了字节企业邮箱用于人才招募，显示出团队正处于扩张期。

叶德珩的离职时间早于腾讯AI Lab正式撤销节点。据雷峰网3月22日报道，他已于2026年2月离开腾讯，彼时其所在的R4团队成立尚不足半年；团队随后被并入薄列峰负责的多模态体系。而腾讯内部于3月20日才正式通知撤销AI Lab，部分成员转入混元大模型部，由首席AI科学家姚顺雨统筹。这意味着，在组织架构彻底调整前，叶德珩已主动完成职业转换。

作为腾讯AI体系内晋升最快的技术骨干之一，叶德珩曾于2025年前成为腾讯AI体系最年轻的Leader、Director与Research Partner。他在腾讯期间主导的“绝悟”项目，是国产强化学习在复杂实时对抗环境中的标志性成果。相较于围棋等回合制场景，《王者荣耀》具备连续决策、高维动作空间、多角色协作与实时反馈等挑战，对策略建模与训练效率提出极高要求。2020年，他参与发表的论文《Mastering Complex Control in MOBA Games with Deep Reinforcement Learning》系统阐述了动作空间压缩、分层策略学习与分布式训练框架设计，相关AI智能体在测试中可使用不同英雄击败顶尖职业选手。

此后，其研究逐步拓展至更广义的智能体范式。2022年，他作为合作者参与IJCAI论文《JueWu-MC: Playing Minecraft with Sample-efficient Hierarchical Reinforcement Learning》，探索在开放世界环境中通过分层强化学习实现样本高效任务完成——该工作被视为通向通用智能体（Generalist Agent）的重要铺垫。2024年，他与团队发表《More Agents Is All You Need》，提出通过增加采样与投票智能体数量提升大语言模型推理能力，初步构建了“多智能体协同推理”的技术路径。

这一演进脉络清晰可见：从游戏环境中的单智能体控制，到开放世界的分层任务规划，再到大模型语境下的多智能体协作推理，叶德珩的研究始终围绕“智能体如何在复杂动态环境中有效决策”展开。其技术积累并非简单转向大模型，而是将强化学习与系统工程经验迁移至新一代基础模型架构中。

背景上，叶德珩2016年获新加坡南洋理工大学计算机科学博士学位，2016–2017年在微软从事代码理解与生成方向博士后研究，2017年加入腾讯。除“绝悟”外，他还曾担任腾讯-NTU联合实验室（CENTURY）主任，并参与建设端到端AI平台，支撑多个业务线落地。

其加盟字节Seed，恰逢该公司AI战略深度调整期。2026年7月起，字节启动新一轮组织整合：商业化GenAI团队三位核心负责人（彭冰月、袁泽寰、文石磊）相继离职，原建制实质解散；与此同时，Seed团队加速扩充机器人与具身智能方向岗位，周畅所辖职责已覆盖多模态交互、世界模型、视觉生成及Robotics四大板块。叶德珩所提及的ui-voyager、omni-reasoner等智能体系统，正与当前主流Agent框架（如ReAct、Plan-and-Execute）高度契合，暗示Seed可能正构建面向物理世界操作的具身智能底座。

对比来看，字节内部AI重心正从“广告营销场景的生成式AI优化”转向“MaaS云服务+具身智能双轨驱动”。火山引擎CEO此前强调“MaaS正在变成字节的基础业务”，而Seed作为前沿探索单元，则承担更具长期性的基础模型与智能体架构研发。叶德珩的加入，补强了该团队在强化学习、系统级训练与多智能体协同方面的工程能力——这正是当前构建自主Agent系统的关键短板。

需要指出的是，叶德珩并非孤立流动。近期多位腾讯AI Lab骨干流向不同方向：部分进入混元团队，部分投身创业（如具身智能公司章鱼动力），另有研究人员加入高校或海外机构。这种分散式迁徙反映了一个事实：在大模型时代，顶尖AI人才的争夺已超越单一公司边界，转为跨组织、跨赛道的生态级竞合。

叶德珩本人在主页中写道：“Looking for top talents”，并提供两个联系邮箱。结合Seed近期密集招聘机器人感知、运动控制与仿真系统岗位的动作，其团队很可能正推进一个融合视觉-语言-动作闭环的新型智能体项目。若SeedXxx模型最终落地为支持具身操作的基础模型，将标志着字节在通用人工智能路径上迈出关键一步。

目前，叶德珩尚未公开具体研究细节，但其过往轨迹表明：他擅长将理论创新转化为可扩展的工程系统。在基础模型竞争趋于同质化的当下，能否在智能体架构层面实现突破，或将成为下一阶段AI竞赛的核心变量。