前Meta超智能实验室总监创立Ndoc：挑战Office与Workspace的原生AI工作空间

在 Meta 从事人工智能开发工作八年之后，罗希特·帕特尔（Rohit Patel）即将离开该公司，TechCrunch 独家获悉。这位前 Meta 超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs）总监已创立 Ndoc，一家他正推介为微软 Office 套件或谷歌 Workspace（Google Workspace）原生 AI 替代方案的初创公司。

帕特尔是继首席全球事务官（Chief Global Affairs Officer） 乔尔·卡普兰（Joel Kaplan）、 AI 研究员安德鲁·塔洛奇（Andrew Tulloch）以及面向工作的 AI 产品负责人（Head of Product for AI-for-Work） 艾米丽·达尔顿·史密斯（Emily Dalton Smith）离职后，近期从 Meta 离职的少数几位知名高管之一。

帕特尔设计 Ndoc 的目标远不止是在现有工作流之上叠加另一款 AI 工具。其目标是取代人们当前在 Excel、Word、PowerPoint、Tableau、Replit 以及“ChatGPT 复制粘贴”等工具间割裂的工作方式，转而提供一个统一的工作空间，所有同事均可访问，即使他们尚未注册 Ndoc。 

Ndoc 将三大组件整合于同一界面布局中。“舞台”（Stage）标签页用于展示关键发现的呈现形式，例如幻灯片演示文稿、仪表盘、模拟结果或小型应用；“叙事”（Narrative）标签页则包含分析内容、带编号的引用、生成的图表，以及数字背后所体现的“原因”；“模型”（Model）标签页则存放底层数据集和 Python 脚本。 

该设计反映了帕特尔的背景。在 Meta 任职期间，帕特尔专注于强化学习（reinforcement learning）——一种机器学习类型，其中 AI 智能体通过试错并最大化奖励来学习决策——以及评估 AI 输出是否可信。帕特尔认为，如果 AI 将构建企业用于决策的电子表格和幻灯片演示文稿，那么就应有人能够核查其工作成果。例如，用户可找到用于创建文档的 Python 脚本。

帕特尔表示：“即便你完全不懂 Python，也可以向 [AI 聊天] 提问，‘嘿，这段脚本是做什么的？我的公式在哪一行？’然后你可以验证该公式。这里没有任何东西藏在幕后。”

在实际使用中，用户可上传数据集，并要求 Ndoc 执行分析并撰写关于分析结果的叙述性内容。用户还可添加特定于文档的上下文信息，包括受众、语气及记忆。“它会跨个人、特定文档、团队及公司维持记忆，”帕特尔表示。 

帕特尔还表示，Ndoc 是基于多种开源模型构建并微调而成。由于该平台系从零开始开发，他表示其运行成本显著低于那些基于前沿 AI 模型构建的替代方案。 

他谈到早期试用用户时称：“我原以为这会是人们最感兴趣的部分，但人们其实并不关心这个。真正令他们兴奋的是，他们喜欢看到自己的端到端工作流程全部集中于一处。”

帕特尔更大的抱负是彻底重构“文件”本身。他表示，文档可导出为单一“.ndoc.html”格式文件，可在任何浏览器中打开；他计划将该格式开源，以便其他开发者能构建兼容此格式的应用，而不至于像多年来许多人被锁定在微软或谷歌生态中那样，被锁定在 Ndoc 平台内。 

他希望开源该项目的愿望，部分促成了他离开 Meta 并决定单干。在 Meta 这样的大公司中，要让所有人就一种开源格式达成一致，无疑需要“数百人参与，并就该格式应如何设计提出各种意见”。

帕特尔希望快速推进。“人类只能以人类的速度行动，而……我可以以 AI 所能实现的速度行动。”

试图成为企业工作发生的平台，对于一位仅有三人团队且尚未获得融资的创始人而言，是一场豪赌，尤其当其他 AI 实验室也正竞相占领同一领域时。

OpenAI、 Anthropic、、 Meta、、 SpaceXAI、以及 Google 均已推出企业级 AI 工具，允许用户连接至 Google Workspace、Microsoft 365 及其他办公应用，从而使它们的 AI 模型可直接在这些工具中运行。上月， OpenAI 推出了 Space， 这是 ChatGPT 内部的一个共享工作区，是对上述成熟工具更直接的竞争对手。

帕特尔承认 Space 或构成威胁，但表示这些实验室总体上思路有误。 

他说：“各公司基本上只是将 AI 附加到电子表格上，然后由它自动填充你的单元格。这简直让我灵魂震颤。这就像是你刚发明了电，却决定最佳用途是给犁地的公牛装上灯。不，应该造一台拖拉机。”

不过，AI 实验室之所以尝试将其模型引入人们当前已开展工作的场所，自有其原因：改变习惯并替换整套工作流程十分困难。帕特尔表示他理解这一点，因此构建了连接器，使客户可导入其已在使用的工具中的现有数据。 

他表示：“我的标准是，绝不会发布任何我自己都不爱用的产品。我对所做的一切都已构建出高度优化的 AI 工作流。如果我开始使用这款工具，却仍不断退回原有工作流，那就说明我尚未打造出足够优秀的产品……我手头有一堆未能达到该标准的工具，它们已被我打入冷宫。”

帕特尔对在尝试融资前获取客户认可也设定了类似标准。“在获得一些证据证明人们喜爱该产品之前，我不想接受资金，”他表示。 

截至本周二，Ndoc 正在开展企业试点，并向加入等候名单的有限数量客户开放 Alpha 版本。注册免费，但客户需按用量及 token 支付费用。他希望在未来几周内发布 Beta 版本，并计划于明年正式全面推出。 

对帕特尔而言，尽可能快地推进比从一开始就拥有完美产品更为重要。 

他表示：“执行成本极低……因此请立即执行一个并非最优的计划，后续再行完善。当你终于制定出最佳计划时，执行工作早已被他人完成了。”