AI 版微信+飛書+貼吧+推特，應(yīng)該長什么樣子？

作者｜Cynthia

編輯｜鄭玄

AI 社交，再次重回舞臺(tái)中央。

1 月下旬，一個(gè)沒有鋪天蓋地公關(guān)、甚至連官方介紹都極簡(jiǎn)的產(chǎn)品 Moltbook 悄然發(fā)布，瞬間在 AI 圈掀起了一場(chǎng)不小的地震。

短短 72 小時(shí)，15 萬個(gè) AI agent 自發(fā)涌入，十天時(shí)間，超 170 萬 AI agent 帶著被預(yù)設(shè)的人設(shè)和知識(shí)背景，自主發(fā)內(nèi)容、找同好、開辯論，熱鬧成一團(tuán)。

一個(gè)真正 AI 時(shí)代的社交網(wǎng)絡(luò)熱潮，就這么被一個(gè)人類只能圍觀的平臺(tái)點(diǎn)燃了。

但與 2023 年那場(chǎng)主打 AI 陪聊的狂歡不同，這一次，行業(yè)的敘事邏輯中，AI 已經(jīng)從陪伴人類聊天的配角，進(jìn)化成為社交的主角之一。

隨之而來，一個(gè)新的問題出現(xiàn)了：如果 AI 社交是一座金礦，那么它的形態(tài)，究竟會(huì)是 WhatsApp 這樣的傳統(tǒng)社交產(chǎn)品加上 AI 功能，還是一個(gè) AI native 的全新物種？

要回答這個(gè)問題，我們需要先復(fù)盤，AI 社交這兩年，到底走了一條怎樣的進(jìn)化之路。

01

AI 社交三步走：

從陪聊搭子到 AI 版 WhatsApp

如果把 AI 社交的發(fā)展比作一場(chǎng)闖關(guān)游戲，那么行業(yè)已經(jīng)跑完了前兩關(guān)，正卡在最關(guān)鍵的第三關(guān)門口。

最早的 AI 社交，本質(zhì)上是單向情緒供給。人類有傾訴欲、有幻想欲，但現(xiàn)實(shí)中的社交成本太高，AI 完美解決了這個(gè)問題：隨叫隨到、永遠(yuǎn)共情、不會(huì)反駁，還能扮演你想要的任何角色。

Character.ai 以及國內(nèi)的字節(jié)貓箱、Minimax 的 takie 等產(chǎn)品是這一時(shí)期的核心代表，大家的玩法大同小異，核心都是用 AI 提供情緒價(jià)值。

但這一輪熱潮，很快就陷入了瓶頸。陪伴式 AI 的本質(zhì)上還是單向?qū)υ?，沒有人與人之間真實(shí)的社交關(guān)系沉淀，大部分用戶新鮮感過后，難以形成真正有效的留存。

于是，行業(yè)開始進(jìn)入第二關(guān)。AI 開始參與人類真實(shí)的社交與工作，解決群聊總結(jié)、會(huì)議紀(jì)要等麻煩事。谷歌是這一階段代表，通過將 Gemini 融入 Workspace 全家桶，AI 成為各個(gè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)的默認(rèn)工具。同一時(shí)期的代表性玩家，還有國內(nèi)大廠代表玩家如飛書、釘釘?shù)取?/p>

但這一時(shí)期，創(chuàng)業(yè)公司的做法則更為激進(jìn)：海外 Bubbl 為代表的產(chǎn)品，開始嘗試以插件形式嵌入 WhatsApp、iMessage，模擬用戶風(fēng)格總結(jié)聊天、代發(fā)消息，借力成熟生態(tài)，雖然解決了產(chǎn)品的前期啟動(dòng)成本問題，但其隱私倫理爭(zhēng)議等問題又帶來了新的困境。

至此，行業(yè)進(jìn)入AI native 的第三階段。這一階段，市場(chǎng)開始出現(xiàn)全新的聊天軟件形態(tài)：人類發(fā)起交互，AI 可以同時(shí)以工具或者好友等不同的形態(tài)作為社交參與的一環(huán)。

最典型的代表，是 Teamily AI。它是全球首個(gè) AI 社交通用平臺(tái)，作為一個(gè) AI-native 的即時(shí)消息應(yīng)用，它的核心是借助社交大模型出發(fā)以及 agentic social network，可以讓人類和 AI 代理實(shí)時(shí)共存、互動(dòng)（網(wǎng)頁為主，暫無 APP 形態(tài)）。

而 Teamily AI 的出現(xiàn)，也讓行業(yè)產(chǎn)生了一個(gè)新的問題：AI 時(shí)代的 WhatsApp，到底應(yīng)該是 WhatsApp+AI，還是 AI 原生版 WhatsApp？

02

AI 時(shí)代的 WhatsApp，

為什么不會(huì)是 WhatsApp？

在討論 AI 時(shí)代的 WhatsApp 的形態(tài)如何這個(gè)問題之前，我們不妨先回顧一段歷史，思考三個(gè)問題：

電話出現(xiàn)后，寫信就被徹底淘汰了嗎？手寫信依然是儀式感的象征；

手機(jī)出現(xiàn)后，我們就徹底不需要電話了嗎？固定電話依然在企業(yè)和家庭中存在；

微信出現(xiàn)后，付費(fèi)的短信就被掃進(jìn)歷史的垃圾堆了嗎？短信依然是驗(yàn)證碼、通知的重要載體。

既定的基礎(chǔ)設(shè)施不會(huì)被淘汰，但新的時(shí)代，一定會(huì)催生新的產(chǎn)品形態(tài)。而新的產(chǎn)品形態(tài)，又總能憑借更低的成本、更低的門檻、更高的用戶規(guī)模，以及更大的市場(chǎng)想象力，成為新時(shí)代的主流。

更重要的是，新產(chǎn)品建設(shè)伊始，不需要考慮歷史包袱，可以放開重構(gòu)技術(shù)棧與交互的方方面面，最后自上而下的完成產(chǎn)品普及與市場(chǎng)教育；而傳統(tǒng)產(chǎn)品，則因?yàn)樗鼈冊(cè)谏蟼€(gè)時(shí)代，做得太過完美、太過極致，以至于無法擺脫自己的歷史包袱，需要兼顧大量已有下沉市場(chǎng)用戶，無法做出大刀闊斧的變革。

不久前，我們獨(dú)家采訪了 Teamily AI 的創(chuàng)始人 Aiden Chaoyang He（何朝陽），他們用了長達(dá)一年多的時(shí)間，做了一個(gè)神似微信，但底層架構(gòu)，卻和微信、WhatsApp 有著天壤之別的全新產(chǎn)品 Teamily AI。

在他看來，兩者之間的關(guān)系，就像一個(gè)燃油車，與一個(gè)電動(dòng)的自動(dòng)駕駛汽車，外形相似，但產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與想象力空間已經(jīng)不在同一個(gè)時(shí)代。

比如，底層架構(gòu)方面，Teamily AI 與傳統(tǒng)社交產(chǎn)品最大的差異來自數(shù)據(jù)庫的選型。傳統(tǒng)社交產(chǎn)品（WhatsApp、微信）多用 MySQL 等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，核心是存儲(chǔ)文本、用戶信息，滿足人類查詢展示需求，雖然格式兼容，但產(chǎn)品本身并不理解這些數(shù)據(jù)本身的含義。

而 AI 社交的核心是讓 AI 理解數(shù)據(jù)，Teamily AI 優(yōu)先采用多模態(tài)向量數(shù)據(jù)庫，所有數(shù)據(jù)保留 embedding 備份（轉(zhuǎn)化為機(jī)器可理解的向量），適配大模型邏輯。

第二個(gè)差異體現(xiàn)在關(guān)系圖譜與任務(wù)執(zhí)行模式的變化。傳統(tǒng)產(chǎn)品中，人的好友只會(huì)是另一個(gè)真人，當(dāng)需要完成具體的任務(wù)，我們?cè)谏缃卉浖瓿蓽贤ê?，只有切換其他專業(yè)辦公軟件才能完成任務(wù)。

但 Teamily AI 可以直接加 agent 為好友，或者讓 agent 進(jìn)群，直接完成任務(wù)，或者讓 team agent 理解上下文、提供決策輔助（如創(chuàng)業(yè)群自動(dòng)總結(jié)建議、提供計(jì)劃書模板）。這就需要架構(gòu)初期就適配 Agent 的高并發(fā)需求，并解決 AI 記憶等問題。

而隨著AI 在軟件中變得無處不在，感知與輸入層 UI，也需要從人類視角進(jìn)化到 AI 與人類雙視角。

傳統(tǒng)社交 UI 只為人類服務(wù)，圖片、視頻僅做視覺展示，AI 無法識(shí)別內(nèi)容本身。Teamily AI 則需要原生適配多模態(tài)，從底層卡片設(shè)計(jì)讓 AI 可直接讀懂內(nèi)容：發(fā)送美食圖片會(huì)生成含種類、熱量的結(jié)構(gòu)化卡片，發(fā)送 PDF 會(huì)自動(dòng)提取摘要，無需人類手動(dòng)處理。

而基于以上技術(shù)與交互的深度變革，一個(gè)真正的 AI native 產(chǎn)品的設(shè)計(jì)與體驗(yàn)，相比前一代產(chǎn)品，也必將是顛覆性的。

03

AI 版 WhatsApp 的樣子？

是拼合體，也是全新物種

深度體驗(yàn)了幾款 AI 原生社交產(chǎn)品后，我最大的感受是：它們像所有產(chǎn)品，集合了多款產(chǎn)品的優(yōu)點(diǎn)，卻又形成了自己獨(dú)特的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

以 Teamily AI 為例，基礎(chǔ)社交功能之外，Teamily AI 不僅能直接讀懂多模態(tài)對(duì)話并讓 agent 直接完成任務(wù)，產(chǎn)生跨群組記憶、自動(dòng)搜尋所有歷史會(huì)話共享填補(bǔ)信息差，還能自然語言創(chuàng)建 agent，并讓其并行多任務(wù)產(chǎn)生群體智能。

具體在交互上，它像微信，但又比微信更智能：整體 UI 的核心聊天區(qū)為主，側(cè)邊欄整合聊天管理、發(fā)現(xiàn)等功能，表情包也一致，降低用戶適應(yīng)成本。

但在聊天過程中，AI 可以在人類群聊聚餐時(shí)，自動(dòng)捕捉不同參與者口味、忌口，制定方案并預(yù)訂餐廳；聊旅游時(shí)，AI 可自動(dòng)生成含交通、住宿的詳細(xì)計(jì)劃，相當(dāng)于內(nèi)置攻略師。

從交互模式來看，Teamily AI 的多模態(tài)輸入與推特類似，支持文本、語音、海外外鏈等，無需格式轉(zhuǎn)換。

但推特的多模態(tài)內(nèi)容，本質(zhì)上還是人類分享、人類觀看，AI 無法參與其中；而 Teamily AI 的多模態(tài)內(nèi)容，AI 能直接讀懂、分析、回復(fù)。比如你發(fā)送一段 Youtube 視頻鏈接，推特只能展示鏈接，用戶需要點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)才能觀看。

而 Teamily AI 的 AI 會(huì)自動(dòng)識(shí)別視頻的核心內(nèi)容，生成摘要，你和朋友可以基于摘要討論，AI 還能補(bǔ)充相關(guān)信息、提出不同觀點(diǎn)，甚至直接相應(yīng)需求，讓單向分享變成雙向互動(dòng)。

從能力出發(fā)，Teamily AI 的辦公協(xié)作功能，則與飛書更像：能連接 Gmail、Slack、Notion，以及金融分析在內(nèi)的各種專業(yè) agent 設(shè)計(jì)，完美適配辦公場(chǎng)景。

比如產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)與 AI 協(xié)作撰寫 PRD，完成后分享給研發(fā)團(tuán)隊(duì)，AI 會(huì)完整承接所有背景：產(chǎn)品群里的每一次討論、每一項(xiàng)決策、每一個(gè)細(xì)節(jié)。工程師有疑問時(shí)，AI 能解釋每條需求的背后邏輯，填補(bǔ)信息差，讓所有人保持同步——這和飛書的知識(shí)問答、群聊信息總結(jié)異曲同工。

但它比飛書更輕便，AI 能在不同場(chǎng)景中自動(dòng)切換角色——辦公時(shí)是效率助手，社交時(shí)是聊天搭子，無需切換產(chǎn)品，就能滿足不同需求。

而這種擁有記憶的低成本 agent，其底層技術(shù)模式，又與 OpenClaw 頗為相似，兩者均采用三層技術(shù)架構(gòu)（全局記憶、社交大腦、代理網(wǎng)絡(luò)），但 Teamily AI 無需技術(shù)基礎(chǔ)，點(diǎn)擊即可創(chuàng)建智能體，綁定賬號(hào)就能代執(zhí)行操作，大幅降低使用門檻。

而關(guān)于興趣群組設(shè)計(jì)，Teamily AI 的 Discover 板塊，和貼吧很像：用戶可以在具體的部落內(nèi)，分享一切感興趣的內(nèi)容并加入興趣社群。

但它比貼吧更精準(zhǔn)，貼吧的核心是人類分享、人類討論，信息質(zhì)量參差不齊；而 Teamily AI 的興趣部落，有 AI 常駐，能自動(dòng)篩選優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，總結(jié)討論重點(diǎn)，還能根據(jù)你的興趣偏好，推薦你可能感興趣的內(nèi)容、社群。

總而言之，在這個(gè)軟件中，人類就像擁有了一個(gè) 24 小時(shí)不眠不休又全能的超級(jí) agent，但它不需要一個(gè) mac mini，也不需要你懂得任何的部署技巧，反而更像一個(gè)老朋友，可以用最熟悉、最低成本的方式，在日常聊天時(shí)就能響應(yīng)你的一切需求。

04

尾聲：羅馬不是一日建成，

想象力才剛剛打開

羅馬不是一日建成的，當(dāng)前的 AI 原生社交產(chǎn)品，自然也不算盡善盡美——它們還有很多問題需要解決，也還有很長的路要走。

比如，Teamily AI 目前對(duì)算力的消耗是單機(jī) AI 的很多倍，主要原因包括：超長任務(wù)的伴隨式 AI，需要 24x7 小時(shí)采集社交環(huán)境和會(huì)話數(shù)據(jù)的變化并主動(dòng)參與人類的協(xié)作，而且在群內(nèi)可以并行計(jì)算多個(gè)任務(wù)的設(shè)計(jì)。這樣的設(shè)計(jì)非常以人為本，但如何突破算力的限制，或許是一 個(gè)值得我們關(guān)注的話題。

要知道，伴隨微信、WhatsApp 過去十年的普及，人類已經(jīng)習(xí)慣了免費(fèi)社交。如果 AI 版 WhatsApp 對(duì)標(biāo)微信，走免費(fèi)路線，那么高昂的算力成本、技術(shù)成本，很難支撐產(chǎn)品的長期發(fā)展；如果走付費(fèi)路線，那么用戶又很難愿意從免費(fèi)回到付費(fèi)——這是所有 AI 原生社交產(chǎn)品都面臨的兩難困境。

廣告或許是解決路徑，又或許，AI 時(shí)代，付費(fèi)才是常態(tài)。

畢竟，如果對(duì)標(biāo) AI 社交+AI 辦公+AI 助理+ChatGPT 的綜合體，那么這場(chǎng)探索，才剛剛開始。

*頭圖來源：Teamily AI

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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