李博杰：从数据中心网络到会学习的 Agent
中科大少年班、中科大与微软亚洲研究院联合培养博士、华为首批「天才少年」，后来创业做 AI Agent。他写的开源书《深入理解 AI Agent》在 GitHub 上收获了 5.5 万星；2026 年以独立研究者身份又写了一本《深入理解 AI Infra》，还在一年里提交了四万多次代码。
- AI Agent
- 系统与网络
- 语音交互
- 开源书
- 研究
一句话：一个从网卡、总线一路做到 Agent 的系统研究者。底层理解让他总能量化地讨论问题；他的「反共识」是：当所有人都去卷 Coding Agent，他选择做人与 AI 的交互，尤其是语音。
代表作：《深入理解 AI Agent》（★55,263）、《深入理解 AI Infra》（★6,824）、USTC 评课社区、OpenURMA（统一总线协议的净室实现），以及 2026 年的一组网络与 Agent 工具：queqiao、tunless、agentreach、GreenBubbles、DoNotType。
关键数字：GitHub 近一年贡献 44,769 次；X 关注者约 1.5 万；在 SIGCOMM、SOSP、NSDI 等顶会发表论文。
看点：他的每篇近期论文都配一个可交互的网站；书稿、PDF、按章配套代码全部开源，并被社区翻译成十几种语言。
2026 年 5 月，李博杰在腾讯研究院的直播对谈里说了一句很有代表性的话：「我特别讨厌同质化竞争。」那时 OpenAI 砍掉了 Sora，国内几家大厂重注 Coding，做语音的公司几乎都去做 B 端客服。他偏偏选了「客服的反面」：帮普通用户去和客服博弈、维权，并且坚持自己训练语音模型。
档案速览
Profile
- 身份
- 独立研究者，方向是交互式 Agent 系统；GitHub 公司栏写着 Pine AI 与 USTCLUG
- 教育
- 中国科学技术大学少年班；中科大与微软亚洲研究院联合培养博士（2013 年起在 MSRA 实习）
- 经历
- 华为 2012 实验室「天才少年」（2019）→ 联合创办 Logenic AI（2023）→ Pine AI 首席科学家（2025）→ 独立研究者（2026）
- 荣誉
- ACM 中国优秀博士学位论文奖、「微软学者」奖学金（据公开报道）
- 代表作
- 《深入理解 AI Agent》《深入理解 AI Infra》、USTC 评课社区、OpenURMA、DoNotType、queqiao
- 常用语言
- C / C++、Python、Go、Rust、Swift、TeX
- 博客
- 01.me（Hexo，中英双语）；早年博客 ring0.me
他到底在做什么？
李博杰的研究兴趣可以概括为「Agent 的两朵乌云」，这也是他 2026 年 6 月在 Flink Forward Asia 主题演讲的标题。借用开尔文勋爵的比喻，他认为 Agent 面前有两个大难题：第一，如何流式地、实时地与环境交互，比如边听边想边说的语音 Agent；第二，如何像人一样从成功和失败的经验中自主学习。
与此同时，他也是一位极其高产的工程师和写作者：两本开源书、一批网络与 Agent 工具、一个运营了十多年的大学评课社区，以及大量演讲整理和长文。
成长与经历
- 中学
信息学竞赛
GitHub 上有一份他整理的「NOI 国家集训队 1999～2009 论文集」，可以看出他和算法竞赛的渊源。
- 本科
中科大少年班与 USTCLUG
活跃于中科大 Linux 用户协会，维护 USTC 评课社区（Python + Flask），至今仍在运营：2025 年底他还写了《评课社区存储性能问题始末》。2014 年的课程项目 CompilerBackdoor 复现了 Ken Thompson《Reflections on Trusting Trust》里的编译器后门。
- 2013–2019
博士：中科大 × 微软亚洲研究院
研究数据中心网络与可编程硬件。queqiao 的 README 里回忆，2013 年在 MSRA 实习时第一次用上微软的专线，才体会到长距离链路可以多快。博士期间的工作包括 FPGA 网络功能框架 ClickNP（SIGCOMM 2016）和 SocksDirect；博士论文的 LaTeX 源码也开源了。
- 2019
华为首批「天才少年」
加入华为 2012 实验室，曾任灵衢 UB（统一总线）核心软件架构师，负责大模型训练的软硬协同与基础设施优化。
- 2023
创业 Logenic AI
离开华为，与朋友创立 Logenic AI，做多模态个性化助理与数字孪生。
- 2025
Pine AI 首席科学家
先任顾问，2 月正式加入，做帮助普通用户与客服沟通、维权的语音 Agent。9 月开源《深入理解 AI Agent》书稿，并为国科大设计 AI Agent 课程项目。
- 2026
独立研究者
开源 OpenURMA（统一总线协议的净室实现，附 arXiv 论文）和 OpenClickNP；8 月出版开源书《深入理解 AI Infra》并发布一批网络与 Agent 工具；在 Flink Forward Asia 做主题演讲，参加腾讯研究院「AI 跃迁者」直播。
代表作品详解
《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》 ↗
一本完整开源的 Agent 教科书：仓库里有全书正文、编译好的 PDF 和按章配套的代码，还有在线阅读版。它迅速登上 GitHub Trending，至今累计 5.5 万星、6 千多次 fork。
README 顶部列出了社区翻译的十几种语言版本：英语、西班牙语、印尼语、阿拉伯语、繁体中文、俄语、越南语、泰米尔语、日语、土耳其语、韩语、匈牙利语、希伯来语……一本中文技术书被这样大规模地「反向翻译」，非常少见。
- GitHub
- ★55,263 · ⑂6,325
- 开源
- 2025-09
- 配套
- 国科大 AI Agent 课程项目
《深入理解 AI Infra：量化分析与系统设计》 ↗
从硬件约束和模型架构出发，量化推导 LLM 推理与训练系统的设计：显存、带宽、算力之间的取舍不是凭经验拍脑袋，而是一步步算出来的。书稿附带计算工具和实验，提供简体中文原版、英文版、繁体中文版和社区俄语版。
- GitHub
- ★6,824
- 开源
- 2026-08
DoNotType ↗
「Voice input that transcribes what you said, grounded in what's on your screen.」结合屏幕上下文的语音输入：它知道你在看什么、在哪个应用里，所以能把专有名词、代码标识符转写对。这正是他「语音正从次要模态走向主要模态」观点的落地：他认为语音输入比打字快 3–5 倍，认知负荷也更低。
网络老兵的工具箱：queqiao · tunless · agentreach ↗
- queqiao（鹊桥，★417）：自托管的广域网优化传输，专为两端都由你控制的长距离困难链路设计。基于带认证的 QUIC，可回退到 TLS/TCP，入口是 SOCKS5；关键思路是「把丢包当作擦除，而不是拥塞」。
- tunless（★116）：不用 TUN 设备的透明代理，在 socket 层捕获流量交给你现有的 SOCKS5 代理：没有假 IP、不劫持路由、不需要第二套 TCP 栈。
- agentreach（★182）：让你的编程 Agent 连到任何能 SSH 的机器上工作，而服务器端「永远拿不到你的 Agent」。
- GreenBubbles（★395，Rust）：让 AI Agent 实时读取你在 Mac 上的微信聊天记录，只在本地存储。
OpenURMA 与 OpenClickNP ↗
OpenURMA 是统一总线（UB）协议的净室开源实现，附 arXiv 论文；OpenClickNP 则在 Alveo U50 FPGA 上重新实现了他博士期间的 SIGCOMM 2016 论文 ClickNP。两个项目把他职业生涯最核心的两段系统工作，以可复现的方式交还给了社区。
开源与 GitHub
GitHub 183 个公开仓库的语言分布（按仓库数）是 C、Python、JavaScript、C++、PHP、HTML、TeX，几乎就是一位系统研究者十几年的履历。近一年 44,769 次贡献，在本站收录的 92 人里仅次于 Peter Steinberger。
| 仓库 | ★ | 时间 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ai-agent-book | 55,263 | 2025 | 《深入理解 AI Agent》开源主仓库 |
| ai-infra-book | 6,824 | 2026 | 《深入理解 AI Infra》开源书稿 |
| queqiao | 417 | 2026 | 长距离链路的广域网优化代理 |
| greenbubbles | 395 | 2026 | 让 Agent 实时读取微信记录 |
| ustc-course | 291 | — | USTC 评课社区 |
| agentreach | 182 | 2026 | 编程 Agent 连到任意 SSH 主机 |
| CompilerBackdoor | 101 | 2014 | 复现《Reflections on Trusting Trust》 |
| OpenURMA | 80 | 2026 | 统一总线协议的净室实现 |
个人网站研究
域名只有两个数字：01.me。博客中英双语，导航只有 About、Research、Archives、English。文章普遍很长，多是演讲整理、对谈转录和深度技术分析，每篇开头都有中英文切换。
Research 页面按「近期工作」列出论文，每篇都附一个可交互的配套网站，这是研究者里很少见的呈现方式。
| 维度 | 观察 |
|---|---|
| 技术栈 | Hexo 7，托管在 Cloudflare |
| 内容 | 演讲整理、直播对谈转录、技术调研、读书笔记，甚至心理咨询实录和小说创作手记 |
| 更新 | 2026 年上半年几乎每两周一篇长文 |
| 早年博客 | ring0.me（博士论文介绍等） |
写作与观点
- 2026-06-26AI Agent 的两朵云：流式与环境交互，自主从经验中学习
Flink Forward Asia 2026 主题演讲整理。
- 2026-05-29当所有人都去卷 Coding，我在做什么？
腾讯研究院「AI 跃迁者」直播对谈的完整转录，最多一万六千多人在线。
- 2026-04-21
- 2026-03-16蒸馏 / 《蒸馏》创作手记
一篇小说和它的创作手记。
- 2026-03-09
- 2026-01-29
- 2025-12-21
几个核心观点
- 「大世界假设」：主流 Scaling Law 暗含「小世界假设」，以为有用的知识就那么多，学一次就够；但真实垂直场景里的知识根本不在训练语料里。最强的能力是学习与适应，这也解释了为什么很多 Coding Agent 跑分很高，到真实场景却不好用。
- 语音是被低估的主模态：如果语音交互足够自然，人就不必困在格子间里用不健康的姿势长期打字，「完全可以坐在海边、草地或家里独立办公」。
- 「有趣」和「有用」是正交的：有趣门槛低、易传播但上限低；有用更难但上限高。两者会像钟摆一样来回摆动：现在先做有用的，等 AGI 把人从生产中解放出来，有趣会重新回归。
我特别讨厌同质化竞争。
— 李博杰，腾讯研究院「AI 跃迁者」直播，2026-05-29
长处与局限
| 维度 | 长处 | 局限 / 需要留意 |
|---|---|---|
| 研究 | 顶会背景 + 工业界大规模系统经验，能把问题量化 | 独立研究者身份下的论文多为预印本，同行评议情况需看具体论文 |
| 写作 | 两本完整开源书，社区翻译十几种语言 | 长文篇幅大，适合系统阅读而非快速浏览 |
| 工程 | 从 FPGA、总线到 Agent 工具都亲手实现 | 2026 年新开源的工具较多，成熟度各不相同 |
| 方向 | 坚持做语音与人机交互，避开同质化竞争 | 语音 Agent 的商业化路径仍在探索中 |
可以从他身上学什么
- 系统功底是长期资产：从网卡、总线到 Agent，底层理解让他总能量化地讨论问题。
- 把书和课都开源：写作是对知识最彻底的整理，也是最好的个人名片。
- 论文配交互网站：让研究被更多人看懂。
- 把旧作品还给社区：用净室实现重写自己的博士工作和工业项目，让它们可复现。
- 避开同质化：当所有人都涌向同一方向时，认真想想反面。
推荐先看这三个
- 《深入理解 AI Agent》在线版 ↗
想系统了解 Agent 的设计原理，从这本免费开源书开始。
- 当所有人都去卷 Coding，我在做什么？ ↗
一场直播对谈的完整转录，能快速了解他的「反共识」判断。
- queqiao ↗
看一位网络研究者怎样把「丢包是擦除，不是拥塞」做成可部署的工具。
去看看 李博杰 本人的作品
从《深入理解 AI Agent》读起，或者去 01.me 看一场演讲整理。
资料来源
- 李博杰的 X 个人资料
- 博客 01.me
- 01.me Research
- GitHub：bojieli
- 《深入理解 AI Agent》开源仓库
- 《深入理解 AI Infra》开源仓库
- queqiao README
- OpenURMA
- USTC 评课社区
- IT之家相关报道（2026-07）
- 澎湃新闻相关报道
本页由公开资料整理，可能存在遗漏或过时之处；以本人公开发布的信息为准。
