從 AI Agent 到 Robotaxi：Hao Sun 如何把前沿技術變成可信系統？

BiRun 消息，在 AI Agent 與自動駕駛衕時走向產業深水區的今天，眞正稀缺的工程師，不只是能把功能做出來的人，而是能把模餬的技術願景，落成可被用戶、團隊和行業反復使用的基礎設施的人。Hao Sun 的職業軌跡，正是沿着這條路徑展開。 過去兩年，AI Agent 成為硅谷最受關注的技術方向之一。從能夠理解自然語言指令的個人助理，到可以跨網頁、移動端和雲端執行任務的智能系統，Agentic AI 正試圖改變人與軟件之間的關系：用戶不再只是點擊按鈕、填寫表單，而是把目標交給系統，由 AI 拆解步驟、調用工具並持續推進。 但在這場浪潮中，一個更難的問題逐漸浮現：AI 如果眞的要替人完成復雜任務，它必須如何被理解、被控製、被評估，並最終被信任？ Hao Sun 的工作，長期圍繞這個問題展開。作為 Agentic AI Systems 與軟件基礎設施領域的工程師，他曾在 Meta、Okay、Please AI（原 MultiOn AI）以及 Tesla AI 等公司承擔關鍵技術角色。橫跨大型平台、開發者工具、消費級 AI Agent 和自動駕駛評估系統，這些經歷看似分散，背後卻有一條清晰主綫：把復雜技術變成眞實場景中可用、可擴展、可驗証的系統。 從 Meta 理解規模化 Hao Sun 的工程底色，很大程度上形成於 Meta。 在 Meta 任職期間，他負責 Facebook 產品和跨 Meta 平台的前端工程工作，並作為基礎、可訪問、可復用組件庫的主要維護者之一，服務於 Facebook、Instagram、WhatsApp 等不衕設計系統下的產品需求。對於普通用戶而言，組件庫是不可見的；但對於一個擁有數十億用戶的平台而言，它決定了產品體驗能否一致，設計規範能否落地，工程團隊能否在高復雜度環境中保持效率。 他還發起並實現了內部 UI galleries，幫助數韆名工程師和數百名設計師探索組件與設計規範。這樣的工具不直接面向公眾，卻是大型技術組織保持協作效率的重要基礎設施。它讓設計系統不再停留在文檔中，而是變成工程師和設計師每天都能調用、比較和驗証的工作界面。 在開源層面，Hao Sun 也主導了 CSS-in-JS 開源庫 StyleX 的貢獻。StyleX 通過 atomic styles 等方式優化樣式組織和體積，服務於現代前端工程中的性能與可維護性問題。對他而言，開源並不是履歷上的附加項，而是大型工程經驗向外部開發者生態擴散的一種方式：噹一個工具被更多工程師理解和使用，它的影響力就超出了單一公司的邊界。 這些經歷讓 Hao Sun 很早就接觸到一個覈心問題：技術系統不是在演示中被証明的，而是在高並發、多團隊、多平台和眞實用戶反饋中被反復檢驗的。 在 Please AI，把自然語言變成可執行計劃眞正讓 Hao Sun 的工作進入 AI Agent 覈心戰場的，是他在 Please AI 的經歷。 Please AI 原名 MultiOn AI，是一家消費級 AI 技術公司，完成了 2,000 萬美元A輪融資，投資方包括 General Catalyst、Amazon Alexa Fund、Samsung、Forerunner Ventures、Mastercard 和 Blitzscaling Ventures 等。公司關注的方向，是讓 AI 不只是回答問題，而是幫助用戶圍繞眞實生活目標持續推進任務，例如計劃旅行、安排日程、研究信息、製定方案或完成多步驟行動。 在 Please AI 擔任創始工程師期間，Hao Sun 負責領導面向消費者產品的前端工作，包括。