从 AI Agent 到 Robotaxi：Hao Sun 如何把前沿技术变成可信系统？

BiRun 消息，在 AI Agent 与自动驾驶同时走向产业深水区的今天，真正稀缺的工程师，不只是能把功能做出来的人，而是能把模糊的技术愿景，落成可被用户、团队和行业反复使用的基础设施的人。Hao Sun 的职业轨迹，正是沿着这条路径展开。 过去两年，AI Agent 成为硅谷最受关注的技术方向之一。从能够理解自然语言指令的个人助理，到可以跨网页、移动端和云端执行任务的智能系统，Agentic AI 正试图改变人与软件之间的关系：用户不再只是点击按钮、填写表单，而是把目标交给系统，由 AI 拆解步骤、调用工具并持续推进。 但在这场浪潮中，一个更难的问题逐渐浮现：AI 如果真的要替人完成复杂任务，它必须如何被理解、被控制、被评估，并最终被信任？ Hao Sun 的工作，长期围绕这个问题展开。作为 Agentic AI Systems 与软件基础设施领域的工程师，他曾在 Meta、Okay、Please AI（原 MultiOn AI）以及 Tesla AI 等公司承担关键技术角色。横跨大型平台、开发者工具、消费级 AI Agent 和自动驾驶评估系统，这些经历看似分散，背后却有一条清晰主线：把复杂技术变成真实场景中可用、可扩展、可验证的系统。 从 Meta 理解规模化 Hao Sun 的工程底色，很大程度上形成于 Meta。 在 Meta 任职期间，他负责 Facebook 产品和跨 Meta 平台的前端工程工作，并作为基础、可访问、可复用组件库的主要维护者之一，服务于 Facebook、Instagram、WhatsApp 等不同设计系统下的产品需求。对于普通用户而言，组件库是不可见的；但对于一个拥有数十亿用户的平台而言，它决定了产品体验能否一致，设计规范能否落地，工程团队能否在高复杂度环境中保持效率。 他还发起并实现了内部 UI galleries，帮助数千名工程师和数百名设计师探索组件与设计规范。这样的工具不直接面向公众，却是大型技术组织保持协作效率的重要基础设施。它让设计系统不再停留在文档中，而是变成工程师和设计师每天都能调用、比较和验证的工作界面。 在开源层面，Hao Sun 也主导了 CSS-in-JS 开源库 StyleX 的贡献。StyleX 通过 atomic styles 等方式优化样式组织和体积，服务于现代前端工程中的性能与可维护性问题。对他而言，开源并不是履历上的附加项，而是大型工程经验向外部开发者生态扩散的一种方式：当一个工具被更多工程师理解和使用，它的影响力就超出了单一公司的边界。 这些经历让 Hao Sun 很早就接触到一个核心问题：技术系统不是在演示中被证明的，而是在高并发、多团队、多平台和真实用户反馈中被反复检验的。 在 Please AI，把自然语言变成可执行计划真正让 Hao Sun 的工作进入 AI Agent 核心战场的，是他在 Please AI 的经历。 Please AI 原名 MultiOn AI，是一家消费级 AI 技术公司，完成了 2,000 万美元A轮融资，投资方包括 General Catalyst、Amazon Alexa Fund、Samsung、Forerunner Ventures、Mastercard 和 Blitzscaling Ventures 等。公司关注的方向，是让 AI 不只是回答问题，而是帮助用户围绕真实生活目标持续推进任务，例如计划旅行、安排日程、研究信息、制定方案或完成多步骤行动。 在 Please AI 担任创始工程师期间，Hao Sun 负责领导面向消费者产品的前端工作，包括。