姚順雨，人工智能領域杰出青年學者，普林斯頓大學計算機科學博士，現任OpenAI研究員。他在智能體研究與自然語言處理領域取得多項開創性成果，其提出的思維樹（Tree of Thoughts）框架與CoALA模塊化認知架構為語言智能體發展奠定重要基礎。2025年入選《麻省理工科技評論》“35歲以下科技創新35人”（TR35）中國區榜單，成為人工智能領域最具潛力的創新者之一。

教育背景

姚順雨初中就讀于合肥市第四十五中學，后以優異成績升入合肥市第一中學。2014年，他在全國信息學奧林匹克競賽（NOI）中斬獲銀牌，展現出卓越的計算機天賦。次年，以總分704分、全省第三的優異成績考入清華大學交叉信息研究院“姚班”，主修計算機科學。在校期間，他不僅是學術上的佼佼者，還積極參與校園活動，擔任清華大學學生說唱社聯合創始人及姚班聯席會主席，展現出全面的個人素質。

學術起步

本科階段，姚順雨在計算機科學領域深耕細作，為后續研究打下堅實基礎。2019年，他以優異成績從清華大學畢業，隨即進入普林斯頓大學攻讀計算機科學博士學位，師從自然語言處理與強化學習領域權威學者，專注于智能體技術與認知架構的研究。

博士期間突破

在普林斯頓大學攻讀博士學位期間，姚順雨針對傳統決策模型存在的局限性，提出思維樹（Tree of Thoughts）框架。該框架通過引入多步推理與動態決策機制，顯著提升了智能體在復雜環境中的決策能力。同時，他構建了CoALA模塊化認知架構，將認知過程分解為可解釋的模塊化組件，為智能體的可擴展性與通用性提供了新思路。

核心成果：ReAct方法

姚順雨提出的ReAct方法是語言智能體領域的里程碑式成果。該方法首次將“推理—行動”結合范式引入智能體設計，要求大語言模型在行動前進行可解釋的內在推理，再基于推理結論決策與操作。這一創新不僅增強了模型的可控性，還大幅拓展了其在醫療、金融、教育等實際領域的應用潛力。目前，ReAct已成為全球構建語言智能體的主流方法，被學術界與工業界廣泛采納，相關論文引用次數已超4000次，姚順雨個人總引用次數超15000次。

OpenAI研究員

2024年8月，姚順雨加入OpenAI擔任研究員，深度參與智能體產品Operator與Deep Research的開發。他的前期研究工作為語言智能體的技術突破提供了關鍵理論支持，對推動該領域從實驗室走向實際應用做出了基礎性貢獻。

姚順雨

行業影響力

2025年4月14日，姚順雨在GitHub平臺發布博客《The Second Half》，提出AI研究已進入“下半場”的新階段觀點，引發行業廣泛討論。同年5月23日，他憑借在智能體與自然語言處理領域的卓越貢獻，入選《麻省理工科技評論》在上海發布的“35歲以下科技創新35人”（TR35）中國區榜單，成為人工智能領域最受矚目的青年學者之一。

研究方向

姚順雨的學術研究聚焦于智能體技術，尤其在用于數字自動化的語言代理領域取得顯著成果。他深入探索了WebShop、SWE-bench、tau-bench等數字自動化場景中的語言代理應用，并提出了ReAct、Reflexion、思維樹、SWE-agent、CoALA等一系列創新方法，推動了語言智能體技術的快速發展。

學術貢獻

姚順雨的研究成果不僅在學術界引起強烈反響，還在工業界得到廣泛應用。他提出的思維樹框架與CoALA架構為智能體的模塊化與可解釋性提供了新路徑，而ReAct方法則成為構建通用語言智能體的核心范式。這些成果不僅提升了智能體的性能與適用性，還為人工智能技術的商業化落地奠定了堅實基礎。

薪資傳聞與辟謠

2025年9月初，一則“OpenAI前研究員姚順雨上億薪資入職騰訊”的消息在網絡引發熱議。9月12日，騰訊官方迅速辟謠，稱該傳聞不實。這一事件雖為誤傳，但側面反映出姚順雨在人工智能領域的巨大影響力與市場價值。