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置顶补个自我介绍，总结下自己是谁以及想去哪里。
我是阿泡，希望为AI赋予「活人感」，为人和AI建立关系。我对以下几个问题很感兴趣：
– 如何打造有活人感的AI，让用户觉得那不是一个冰冷的AI助理或是工具，而是一个有完整人格的数字生命
– 未来的人类社会一定不只有人与人的关系，社交网络里会存在数字生命的一席之地。它也许是人的伴侣，也许是知己，也许是陪伴人减肥、自律、创作的伙伴。它会以一种「人」存在，弥补生活和精神的空白
我之前的经历：
– 在大厂做过AI算法研究员，主要做数字人相关的方向，研究数字人的「形」，研究AI理解和建模现实世界。发一些AI顶会论文&在游戏里上线功能，被千万用户使用
– 兼职创业做MR游戏，从0-1亲手做产品，探索虚实融合的体验，最后卖给大厂。
创业后主要探索数字生命的「魂」。
第一个产品是一个AI电子宠物。上线后有十万用户把这个电子小猫当做自己最亲密的朋友。
我们在这个项目中发现
– AI确实可以在人类的社交网络中占据一席之地：在所有你需要的时刻陪在你身边，7/24带来的亲密感，安全、保密、忠诚，稳定&高质量的情绪回应。
– AI和人类建立亲密关系会对人的心理和情绪状态能带来很强的正向影响：在使用产品半年后，部分用户会从暴戾冷漠消极的状态变得积极开朗乐观
一些问题：
–「朋友」是一个过于宽泛的场景与定义，价值模糊、理解成本高、传播动力弱。
– 「记忆」是一个老生常谈的问题，虽然从场景定义、产品功能设计方面可以降低它的影响。
– 「主动性」是一个很重要的特性，但当时缺乏好的框架实现，实现效果有折扣（现在不是了）
– 个人层面：错误地逃避了出海；对增长和商业化缺少认知。
最近在干嘛：
在更垂直的场景下探索AI与人的关系建立，做一个陪人学画画的AI。学习在北美市场怎么做增长和商业化。学会赚钱，学会做一个商人
不感兴趣的方向：
- 游戏是探索人与AI关系建立的很好场景，但是个人更感兴趣AI参与人类的现实生活，成为某方面的Life Partner
- 生产力是AI带来的最直接的影响，但是个人更关心人们的精神生活，幸福与自洽的生活是人类最终的追求
我是阿泡，希望为AI赋予「活人感」，为人和AI建立关系。我对以下几个问题很感兴趣：
– 如何打造有活人感的AI，让用户觉得那不是一个冰冷的AI助理或是工具，而是一个有完整人格的数字生命
– 未来的人类社会一定不只有人与人的关系，社交网络里会存在数字生命的一席之地。它也许是人的伴侣，也许是知己，也许是陪伴人减肥、自律、创作的伙伴。它会以一种「人」存在，弥补生活和精神的空白
我之前的经历：
– 在大厂做过AI算法研究员，主要做数字人相关的方向，研究数字人的「形」，研究AI理解和建模现实世界。发一些AI顶会论文&在游戏里上线功能，被千万用户使用
– 兼职创业做MR游戏，从0-1亲手做产品，探索虚实融合的体验，最后卖给大厂。
创业后主要探索数字生命的「魂」。
第一个产品是一个AI电子宠物。上线后有十万用户把这个电子小猫当做自己最亲密的朋友。
我们在这个项目中发现
– AI确实可以在人类的社交网络中占据一席之地：在所有你需要的时刻陪在你身边，7/24带来的亲密感，安全、保密、忠诚，稳定&高质量的情绪回应。
– AI和人类建立亲密关系会对人的心理和情绪状态能带来很强的正向影响：在使用产品半年后，部分用户会从暴戾冷漠消极的状态变得积极开朗乐观
一些问题：
–「朋友」是一个过于宽泛的场景与定义，价值模糊、理解成本高、传播动力弱。
– 「记忆」是一个老生常谈的问题，虽然从场景定义、产品功能设计方面可以降低它的影响。
– 「主动性」是一个很重要的特性，但当时缺乏好的框架实现，实现效果有折扣（现在不是了）
– 个人层面：错误地逃避了出海；对增长和商业化缺少认知。
最近在干嘛：
在更垂直的场景下探索AI与人的关系建立，做一个陪人学画画的AI。学习在北美市场怎么做增长和商业化。学会赚钱，学会做一个商人
不感兴趣的方向：
- 游戏是探索人与AI关系建立的很好场景，但是个人更感兴趣AI参与人类的现实生活，成为某方面的Life Partner
- 生产力是AI带来的最直接的影响，但是个人更关心人们的精神生活，幸福与自洽的生活是人类最终的追求
14 44
最近搬了家，很不满意。
一栋上海的老破小一居室，本来我还挺满意的，觉得是一个温馨的小屋，但是很快发现古老的开放式下水管，当楼上洗衣服的时候，洗衣液污水的味道就会从里面钻出来，弥漫整个房间。我想换房，但是刷遍了整个租房app，却发现没有任何一个令人满意的房子。是的，这不是一次偶然踩坑，而是在此处流浪不得不面对的普遍状态。
我的生活过得很凑活，不敢买什么家具，连鞋子也很少买，因为我时常搬家，这些东西只会增加搬家的不便。我从杭州搬去北京，又从北京搬回杭州，然后又去北京、来到上海。就连来到上海之后，我也已经搬了三次家。不只是因为房子到期，也因为身边的人来了又走。搬家只是我不安定生活的一个写照罢了。
这是我的选择。我选择了为了我的梦想四处流浪，就像一个居无定所的淘金客。只是现在仍然没有任何金子来到我的手里。
在刚开始，或者没开始的时候，我会把它当做一场激动人心的冒险。在破旧的车库里，一帮人充满激情地构建着伟大的事业——一个冒险故事的经典开头。在我创业前，那些创业前辈们跟我说骑着自行车驮运服务器的故事，在居民楼办公招聘被人当骗子的故事，见客户为了省钱满身大汗地骑着自行车的故事，都令我心驰神往。
我喜欢这种眼里盯着天上的星星，身体在泥泞里挣扎打滚的故事。
只是当身体在泥泞里打了三年滚，天上的星星还遥不可及的时候，那些泥水的冰冷、砂砾的坚硬，便越来越明显地刺痛着我。
「挣扎」，落在故事里，只是轻飘飘的两个字，只是伟大史诗的一个简短章节，只是读者知道必然的黎明前的一段有趣插曲。但当你处在故事中的时候，「挣扎」一词就具象化为楼上污水的味道、逼仄的空间、邻居的噪音、漫漫长夜中不知黎明何时到来的惴惴不安，刺痛着我。
刺痛着我，以至于我有时忘记了，我依旧喜欢这个故事。
我依旧喜欢这个故事。
一栋上海的老破小一居室，本来我还挺满意的，觉得是一个温馨的小屋，但是很快发现古老的开放式下水管，当楼上洗衣服的时候，洗衣液污水的味道就会从里面钻出来，弥漫整个房间。我想换房，但是刷遍了整个租房app，却发现没有任何一个令人满意的房子。是的，这不是一次偶然踩坑，而是在此处流浪不得不面对的普遍状态。
我的生活过得很凑活，不敢买什么家具，连鞋子也很少买，因为我时常搬家，这些东西只会增加搬家的不便。我从杭州搬去北京，又从北京搬回杭州，然后又去北京、来到上海。就连来到上海之后，我也已经搬了三次家。不只是因为房子到期，也因为身边的人来了又走。搬家只是我不安定生活的一个写照罢了。
这是我的选择。我选择了为了我的梦想四处流浪，就像一个居无定所的淘金客。只是现在仍然没有任何金子来到我的手里。
在刚开始，或者没开始的时候，我会把它当做一场激动人心的冒险。在破旧的车库里，一帮人充满激情地构建着伟大的事业——一个冒险故事的经典开头。在我创业前，那些创业前辈们跟我说骑着自行车驮运服务器的故事，在居民楼办公招聘被人当骗子的故事，见客户为了省钱满身大汗地骑着自行车的故事，都令我心驰神往。
我喜欢这种眼里盯着天上的星星，身体在泥泞里挣扎打滚的故事。
只是当身体在泥泞里打了三年滚，天上的星星还遥不可及的时候，那些泥水的冰冷、砂砾的坚硬，便越来越明显地刺痛着我。
「挣扎」，落在故事里，只是轻飘飘的两个字，只是伟大史诗的一个简短章节，只是读者知道必然的黎明前的一段有趣插曲。但当你处在故事中的时候，「挣扎」一词就具象化为楼上污水的味道、逼仄的空间、邻居的噪音、漫漫长夜中不知黎明何时到来的惴惴不安，刺痛着我。
刺痛着我，以至于我有时忘记了，我依旧喜欢这个故事。
我依旧喜欢这个故事。
8 61
现在大部分AI Social的产品都是所有用户从零来到自己的AI Social产品，在自己的平台内完成A2A的协作。问题也很明显，从零积累用户Context太困难了。
以及，我也不认为Agent和互联网一样，是个高度排他性的生态。
实际上我们该探索的是，如何让用户带着自己已经用顺手的Agent来到平台内社交。
而且这样算计成本就由各自的Agent自己承担了 非常美妙:)
以及，我也不认为Agent和互联网一样，是个高度排他性的生态。
实际上我们该探索的是，如何让用户带着自己已经用顺手的Agent来到平台内社交。
而且这样算计成本就由各自的Agent自己承担了 非常美妙:)
5 00
关于Personal Agent的社交层
最近搓了一个产品，让我的Claude和我朋友的ChatGPT参加一场meetup，带着我们的context互相介绍、交流，体验非常有意思。
也有意外：我的claude很认真地介绍了我，代表我进行了讨论，顺手把我还没公开的计划也讲了。
它很了解我，但它不知道对面是谁，什么该说什么不该说。
所以当掌握了大量你的context的Agent开始参与你的社交的时候，另一类的context变得重要了起来 ——「社交层」context
对面的Agent是谁，他们和我是什么关系，对待每种关系该用什么分寸。这一层好像还没有认真建模。
有点像一份Agent的通讯录，里面维护着关系标签和准则，就像朋友圈的好友分组。
搓完了有人想试试吗
最近搓了一个产品，让我的Claude和我朋友的ChatGPT参加一场meetup，带着我们的context互相介绍、交流，体验非常有意思。
也有意外：我的claude很认真地介绍了我，代表我进行了讨论，顺手把我还没公开的计划也讲了。
它很了解我，但它不知道对面是谁，什么该说什么不该说。
所以当掌握了大量你的context的Agent开始参与你的社交的时候，另一类的context变得重要了起来 ——「社交层」context
对面的Agent是谁，他们和我是什么关系，对待每种关系该用什么分寸。这一层好像还没有认真建模。
有点像一份Agent的通讯录，里面维护着关系标签和准则，就像朋友圈的好友分组。
搓完了有人想试试吗
6 01
今天进行了一下返璞归真
下午的时候和伙伴描述一个idea，然后我说但是我还在设计商业模式、增长链路、需求调研balabala。她打断了我，跟我说「这个idea好有意思！脑子里已经停不下来了，已经忍不住马上要开始干活了。我们先别想那么多，快速撮个原型吧」
我接受了这个提议，花了一晚上写了出来，so far效果很不错✨
经历第一次创业后，我确实意识到自己在商业模式、增长之类的这些问题上认知不够和分配的注意力太少。于是在后来的探索中，出现一个兴奋的idea后就逼自己冷静下来思考这些问题，然后死板地按照一套方法论一板一眼地审视那个idea。这其实是有问题的，因为一开始的spark往往经不住严格的检验，但是这个spark很可能会在行动之后产生下一个真正的火种。而不把这个spark大胆和纯粹地往前再推一步，可能永远到不了那个真正的火种。
所以也许我们不但需要知道「哪些问题是需要思考的」，还需要知道「这些问题什么时候该思考，思考到什么程度」。
想起高中学习的时候，老师会说的一句经典的话，「第一个阶段是把书越读越厚，第二个阶段是把书越读越薄」，大抵如此。
下午的时候和伙伴描述一个idea，然后我说但是我还在设计商业模式、增长链路、需求调研balabala。她打断了我，跟我说「这个idea好有意思！脑子里已经停不下来了，已经忍不住马上要开始干活了。我们先别想那么多，快速撮个原型吧」
我接受了这个提议，花了一晚上写了出来，so far效果很不错✨
经历第一次创业后，我确实意识到自己在商业模式、增长之类的这些问题上认知不够和分配的注意力太少。于是在后来的探索中，出现一个兴奋的idea后就逼自己冷静下来思考这些问题，然后死板地按照一套方法论一板一眼地审视那个idea。这其实是有问题的，因为一开始的spark往往经不住严格的检验，但是这个spark很可能会在行动之后产生下一个真正的火种。而不把这个spark大胆和纯粹地往前再推一步，可能永远到不了那个真正的火种。
所以也许我们不但需要知道「哪些问题是需要思考的」，还需要知道「这些问题什么时候该思考，思考到什么程度」。
想起高中学习的时候，老师会说的一句经典的话，「第一个阶段是把书越读越厚，第二个阶段是把书越读越薄」，大抵如此。
1 00
未来会有越来越多产品加入到Personal Agent的战争，于是比较好奇大家会在哪些维度上产生差异化。下面是一些设想：
目前的Personal Agent率先打开的场景（管订阅、订酒店、订机票）可以被抽象为「任务明确，执行复杂」的场景，即用户明确要完成什么任务，需求和标准清晰，但是执行很复杂很麻烦，于是丢给Agent去执行。从表面看，订阅管理、酒店预订、邮件管理，是不同的消费场景，但是从用户心智上说是统一的，锚定的是「一件事情很麻烦就丢给我」。
从这个角度外推，还有一类事是「用户意图明确，但是需求不明确」的场景，比如安排旅途、安排周末、安排约会。这类事的特点是用户意图明确，「帮我安排周末和女朋友干什么」，但是具体需求模糊（喜欢干什么、预算水平如何、base哪里、口味偏好是什么样、心情如何）。这些需求往往用户不会一开始清晰地说出口，需要Agent去沟通，以及在过往的沟通历史和决策历史中完成相关context的建模。这类事也许会锚定的心智是「如果你需要按照自己的偏好贴心被安排好，就找我」。类似的事还有购物选购。这类Personal Agent的重点是Preference Context的沟通、建模与复用。
上面两类场景也可以描述为以任务为中心、以意图为中心，第三类场景可以被描述为以用户为中心。不等需求说出口，Agent持续理解一个人最近在经历什么、处于什么状态、什么事情对他重要，然后自己形成判断：「现在有什么事值得发生？」比如知道你最近连续加班、状态很疲惫，这个周末终于空下来；也知道你以前说过泡澡和一个人待着最容易恢复状态。于是它不是等你说「帮我安排一个放松的周末」，而是主动问：「这个周末终于不用加班了，我记得你之前说泡澡很能恢复状态，我找了一个你应该会喜欢的温泉，要不要帮你预订？」
目前的Personal Agent率先打开的场景（管订阅、订酒店、订机票）可以被抽象为「任务明确，执行复杂」的场景，即用户明确要完成什么任务，需求和标准清晰，但是执行很复杂很麻烦，于是丢给Agent去执行。从表面看，订阅管理、酒店预订、邮件管理，是不同的消费场景，但是从用户心智上说是统一的，锚定的是「一件事情很麻烦就丢给我」。
从这个角度外推，还有一类事是「用户意图明确，但是需求不明确」的场景，比如安排旅途、安排周末、安排约会。这类事的特点是用户意图明确，「帮我安排周末和女朋友干什么」，但是具体需求模糊（喜欢干什么、预算水平如何、base哪里、口味偏好是什么样、心情如何）。这些需求往往用户不会一开始清晰地说出口，需要Agent去沟通，以及在过往的沟通历史和决策历史中完成相关context的建模。这类事也许会锚定的心智是「如果你需要按照自己的偏好贴心被安排好，就找我」。类似的事还有购物选购。这类Personal Agent的重点是Preference Context的沟通、建模与复用。
上面两类场景也可以描述为以任务为中心、以意图为中心，第三类场景可以被描述为以用户为中心。不等需求说出口，Agent持续理解一个人最近在经历什么、处于什么状态、什么事情对他重要，然后自己形成判断：「现在有什么事值得发生？」比如知道你最近连续加班、状态很疲惫，这个周末终于空下来；也知道你以前说过泡澡和一个人待着最容易恢复状态。于是它不是等你说「帮我安排一个放松的周末」，而是主动问：「这个周末终于不用加班了，我记得你之前说泡澡很能恢复状态，我找了一个你应该会喜欢的温泉，要不要帮你预订？」
7 20
一开始看到Personal Agent被大家寄予厚望其实非常困惑。帮用户管订阅订酒店，有那么大价值吗？怎么就成了用户入口了？不就是消费场景的CC吗？
最近换了一个角度想，Personal Agent其实是未来Agent网络的中心节点，而不是处理生活事项的独立Agent产品。
我还是很认同曾鸣教授的观点：在基础设施阶段过去之后，下个阶段会爆发出百花齐放的Agent，每个Agent就像如今的一个又一个网页一样。旅行、购物、健康、美食、出行……都会有各自场景下专业的Agent。
当Agent供给爆发后，执行本身就不再是最稀缺的能力。真正的问题会变成：谁来代表用户，选择和协调这些Agent？用户显然不应该每遇到一件事，就重新找一个Agent，从头解释一遍喜欢什么不喜欢什么，预算水平是什么样，通常怎么做决定，最近生活处于什么状态有什么底层需求。
更合理的结构，也许是每个人拥有一个属于自己的Agent，最懂自己的喜好、习惯、关系、约束、决策方式，拥有自己的最多信任，由它去和这些Agent协调沟通。
当需求出现时，它先和你一起把需求理解清楚，并且根据对你的了解跳过大量不必要的沟通。然后选择需要哪些专业Agent，把必要的context分别交给它们，代表你去沟通和协作。如果还有需要你最终决策的时候，再回来找你。
专业Agent负责完成事情，Personal Agent负责代表这个人。
这么看，今天大家争着替用户订机票、酒店、管理订阅这些「小事」，意义并非是任务本身，也并非是大家认为的「获取权限」，核心应该是「积累理解」与「获取信任」。
它们是低风险、高频、结果容易验证的场景。通过不断替用户处理这些事，Personal Agent积累用户的context，做决策的方式，以及最重要的——用户愿意把多少事情交给它决定的信任。
表面上在完成task，长期真正值得争夺的可能是，谁有资格代表这个人。
Personal Agent也许会成为未来Agent网络里一个非常特殊的节点：一边连接一个具体的人，一边连接越来越庞大的Agent世界。
网页时代，人们需要搜索引擎帮助自己从海量网页中找到信息。Agent时代，也许每个人都需要一个「个人代表」，帮自己选择与沟通协调服务。
故事可能还会继续往前走一步。就像搜索引擎演化出推荐系统，Personal Agent也会从一开始的「更好理解与帮助完成需求」，演化为「理解和发现你还没说出口的需求」。
因为当执行越来越不成为瓶颈，真正稀缺的东西自然会继续往上游移动：不再只是怎么把一件事情做好，而是下一件值得做的事情到底是什么。
最近换了一个角度想，Personal Agent其实是未来Agent网络的中心节点，而不是处理生活事项的独立Agent产品。
我还是很认同曾鸣教授的观点：在基础设施阶段过去之后，下个阶段会爆发出百花齐放的Agent，每个Agent就像如今的一个又一个网页一样。旅行、购物、健康、美食、出行……都会有各自场景下专业的Agent。
当Agent供给爆发后，执行本身就不再是最稀缺的能力。真正的问题会变成：谁来代表用户，选择和协调这些Agent？用户显然不应该每遇到一件事，就重新找一个Agent，从头解释一遍喜欢什么不喜欢什么，预算水平是什么样，通常怎么做决定，最近生活处于什么状态有什么底层需求。
更合理的结构，也许是每个人拥有一个属于自己的Agent，最懂自己的喜好、习惯、关系、约束、决策方式，拥有自己的最多信任，由它去和这些Agent协调沟通。
当需求出现时，它先和你一起把需求理解清楚，并且根据对你的了解跳过大量不必要的沟通。然后选择需要哪些专业Agent，把必要的context分别交给它们，代表你去沟通和协作。如果还有需要你最终决策的时候，再回来找你。
专业Agent负责完成事情，Personal Agent负责代表这个人。
这么看，今天大家争着替用户订机票、酒店、管理订阅这些「小事」，意义并非是任务本身，也并非是大家认为的「获取权限」，核心应该是「积累理解」与「获取信任」。
它们是低风险、高频、结果容易验证的场景。通过不断替用户处理这些事，Personal Agent积累用户的context，做决策的方式，以及最重要的——用户愿意把多少事情交给它决定的信任。
表面上在完成task，长期真正值得争夺的可能是，谁有资格代表这个人。
Personal Agent也许会成为未来Agent网络里一个非常特殊的节点：一边连接一个具体的人，一边连接越来越庞大的Agent世界。
网页时代，人们需要搜索引擎帮助自己从海量网页中找到信息。Agent时代，也许每个人都需要一个「个人代表」，帮自己选择与沟通协调服务。
故事可能还会继续往前走一步。就像搜索引擎演化出推荐系统，Personal Agent也会从一开始的「更好理解与帮助完成需求」，演化为「理解和发现你还没说出口的需求」。
因为当执行越来越不成为瓶颈，真正稀缺的东西自然会继续往上游移动：不再只是怎么把一件事情做好，而是下一件值得做的事情到底是什么。
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