Agnes AI 在 9 月移動(dòng)端 App 推出后，增長(zhǎng)勢(shì)能全面爆發(fā)：短短兩個(gè)月新增注冊(cè)用戶 300 萬(wàn)，日活躍用戶突破 20 萬(wàn)。而作為對(duì)比，Instagram 達(dá)到首個(gè)百萬(wàn)用戶用了 2.5 個(gè)月，Snapchat 則耗時(shí) 10.5 個(gè)月。

僅用兩個(gè)月，Agnes AI 打破 Instagram 和 Snapchat 的用戶增長(zhǎng)紀(jì)錄。后兩個(gè)產(chǎn)品都是歷史上最成功的應(yīng)用之一，具備強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。

由新加坡國(guó)立大學(xué)博士團(tuán)隊(duì)創(chuàng)立的全民 AI 產(chǎn)品 Agnes，憑借涵蓋搜索、研究、圖片、視頻、PPT、表格等在內(nèi)的多功能一體化工作流，迅速贏得東南亞、拉美、中東地區(qū)知識(shí)工作者和年輕用戶的青睞，成為消費(fèi)級(jí) AI 領(lǐng)域的現(xiàn)象級(jí)應(yīng)用。

Agnes AI 于 7 月 14 日正式上線 PC 版，并以核心功能吸引了首批種子用戶。9 月移動(dòng)端 App 推出后，增長(zhǎng)勢(shì)能全面爆發(fā)：短短兩個(gè)月新增注冊(cè)用戶 300 萬(wàn)，日活躍用戶突破 20 萬(wàn)。

而作為對(duì)比，Instagram 達(dá)到首個(gè)百萬(wàn)用戶用了 2.5 個(gè)月，Snapchat 則耗時(shí) 10.5 個(gè)月。

更令人關(guān)注的，是其增長(zhǎng)背后呈現(xiàn)出的罕見(jiàn)的高留存率：W4 留存率達(dá) 40%，W8 留存率仍保持在 30%。換句話說(shuō)，每 10 位注冊(cè)用戶中，8 周后仍有 3 人活躍使用。在 AI 產(chǎn)品中，屬于比較好的水平。

增長(zhǎng)可以靠營(yíng)銷(xiāo)驅(qū)動(dòng)，而留存只能源于產(chǎn)品本身的核心價(jià)值。這表明 Agnes 大量涌入的新用戶正在形成穩(wěn)定的使用習(xí)慣。

01

現(xiàn)象級(jí)應(yīng)用 Agnes 的增長(zhǎng)與留存之道

Agnes 定位「全民 AI 應(yīng)用」，致力成為普惠的智能基礎(chǔ)設(shè)施。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，Agnes 自上線以來(lái)一直保持高頻功能迭代，不僅整合了用戶最常用、最易感知的 AI 功能，還打造出完整的一體化工作流。

在實(shí)際體驗(yàn)中，用戶可以在統(tǒng)一的上下文環(huán)境中完成從 AI 搜索、深度調(diào)研、圖文、表格到 PPT 輸出的全流程任務(wù)，而無(wú)需反復(fù)切換工具或重復(fù)交代背景。這不僅降低了用戶的使用操作門(mén)檻，也讓 AI 能更好地理解項(xiàng)目全貌，從而生成更準(zhǔn)確清晰、更貼合需求的結(jié)果。

客觀上，Agnes 的基礎(chǔ)功能并不算獨(dú)特，但其在工程實(shí)現(xiàn)與底層優(yōu)化上投入頗深。據(jù)悉，Agnes 擁有業(yè)內(nèi)少見(jiàn)的強(qiáng)大記憶能力：不僅能記憶用戶對(duì)話內(nèi)容，還能將多模態(tài)的生成物儲(chǔ)存為記憶。隨著使用頻次增加，Agnes 會(huì)加深對(duì)用戶習(xí)慣與偏好的理解，使生成內(nèi)容更加精準(zhǔn)個(gè)性化，成為其高留存的關(guān)鍵之一。

在媒體橫評(píng)中，Agnes 在處理 PPT 等復(fù)雜任務(wù)時(shí)，生成速度與輸出質(zhì)量的整體體驗(yàn)已超越不少主流 AI 產(chǎn)品。此外，Agnes 面向所有用戶開(kāi)放其他 AI 產(chǎn)品中常見(jiàn)的付費(fèi)功能，為免費(fèi)用戶開(kāi)放了遠(yuǎn)超行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)益，也成為其快速贏得用戶的重要因素。

目前 Agnes 用戶主要來(lái)自東南亞、拉美、中東等新興市場(chǎng)，核心用戶群體有三類(lèi)，一類(lèi)是知識(shí)密集型工作者，一類(lèi)是專(zhuān)業(yè)的內(nèi)容創(chuàng)作者，另一類(lèi)則是 Z 世代年輕用戶群體。

知識(shí)密集型用戶普遍面臨信息過(guò)載的困擾，大量時(shí)間被消耗在檢索、整理和格式調(diào)整等低價(jià)值工作中，頻繁的工具切換更導(dǎo)致工作流程中斷與上下文丟失，嚴(yán)重影響效率。Agnes 所提供的一體化工作流與出色的性價(jià)比，恰好精準(zhǔn)回應(yīng)了他們的核心訴求。

據(jù) Agnes 營(yíng)銷(xiāo)負(fù)責(zé)人此前在媒體采訪中透露，AI Slides 已被很多知識(shí)密集型用戶采用。例如教育行業(yè)從業(yè)者因?yàn)樾枰?jīng)常生成課件材料，就會(huì)廣泛使用 Agnes 的 AI Slides 功能。

在 Facebook、TikTok 等平臺(tái)，不少教師自發(fā)安利、分享自己使用 Agnes 制作課件的視頻。一位阿布扎比教師曾發(fā)郵件給 Agnes 團(tuán)隊(duì)，表示自己原本使用 Gamma，但最終轉(zhuǎn)向了 Agnes，因?yàn)?Agnes 生成速度更快、任務(wù)額度更充裕，課件效果也令人滿意。

除了受到教師等知識(shí)工作者的廣泛認(rèn)可以外，內(nèi)容創(chuàng)作者也對(duì) Agnes 表現(xiàn)出極大好評(píng)。無(wú)論是流行的 AIGC 短視頻、圖文創(chuàng)作還是社交媒體內(nèi)容輸出，即使用戶提供的只是非常簡(jiǎn)單的提示詞，Agnes 也能保證高質(zhì)量的視覺(jué)輸出，這得益于 Agnes 平臺(tái)獨(dú)有的 AIGC 生成優(yōu)化與 Deep Design 功能。

而對(duì)于另一部分核心用戶群體——東南亞等新興市場(chǎng)的年輕用戶而言，Agnes 的吸引力則在于其 AI 原生的社交娛樂(lè)屬性，以及在產(chǎn)品早期即同步推出移動(dòng)端 APP。對(duì)這部分用戶而言，Agnes 不僅是工具，更是可以自由創(chuàng)作、探索 AI 奇妙世界的數(shù)字伙伴。

他們的使用動(dòng)機(jī)主要源自「好玩」和「酷」，出自?shī)蕵?lè)社交而非工作需求。由于這些地區(qū) AI 采納率整體較低，且用戶年輕，Agnes 往往成為他們?nèi)松械谝粋€(gè)深度使用的 AI 應(yīng)用，這種「初戀效應(yīng)」也會(huì)帶來(lái)相對(duì)較高的情感認(rèn)同和用戶黏性。

根據(jù)第三方數(shù)據(jù)，Agnes 已多次登上新加坡、越南、印尼、阿根廷等地 Google Play 效率榜前十，顯示出其在新興市場(chǎng)的廣泛認(rèn)可度。

02

技術(shù)內(nèi)核：自研模型與多 Agent 架構(gòu)

Agnes 團(tuán)隊(duì)由一支來(lái)自新加坡國(guó)立大學(xué)的博士團(tuán)隊(duì)創(chuàng)辦，創(chuàng)始人 Bruce Yang 目前仍在新加坡國(guó)立大學(xué)攻讀博士學(xué)位，早期曾在硅谷創(chuàng)業(yè)，創(chuàng)辦的社交產(chǎn)品下載量曾達(dá)千萬(wàn)。

BruceYang（右）

團(tuán)隊(duì)其他核心成員也大多來(lái)自世界名校，包括麻省理工、斯坦福、加州大學(xué)伯克利分校、德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校、新加坡國(guó)立大學(xué)、南洋理工大學(xué)。

在底層技術(shù)方面，Agnes 通過(guò) 50% 的流量路由到不同的自研模型用于編排、研究和 PPT 生成，能夠在更小模型上實(shí)現(xiàn)最先進(jìn)性能。通過(guò)對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的改進(jìn)保持無(wú)塌陷的訓(xùn)練穩(wěn)定性，并將穩(wěn)定的獎(jiǎng)勵(lì)優(yōu)化轉(zhuǎn)化為一致的真實(shí)世界泛化效率，從而實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展且高效率的性能增長(zhǎng)。用多個(gè)自研小模型替代 SOTA 閉源模型，在推理速度、輸出質(zhì)量和 token 成本效率均均表現(xiàn)優(yōu)異。

團(tuán)隊(duì)在多智能體系統(tǒng)領(lǐng)域也持續(xù)創(chuàng)新。其論文《CodeAgents: A Token-Efficient Framework for Codified Multi-Agent Reasoning in LLMs》(arxiv 地址：https://arxiv.org/abs/2507.03254) 提出了一種以代碼為核心的提示框架（code-first prompting framework），能在多智能體系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化且 token 高效的規(guī)劃。另有關(guān)于 Agentic Office System（AOS）與 AIGC 生成優(yōu)化的研究也已被 ICIS 2025 頂級(jí)會(huì)議錄取。

Agnes 團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)的 7B 參數(shù)模型 AgnesR1 已正式投入商用，目前，團(tuán)隊(duì)已完成 30B 參數(shù)模型的后訓(xùn)練工作，并正積極推進(jìn)更大規(guī)模模型的研發(fā)。

*頭圖來(lái)源：Agnes AI

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