上周在Personal Agent的留言里，很多读者反复提到：“人民需要 Personal Agent 吗？”

的确，这一轮AI应用的产品几乎都在服务所谓知识工作者：写代码的、做 ppt 的、做研究的、排日程的。在 Personal Agent 概念被单独拎出来之前，就普通人的AI产品而言，大家的第一反应还是豆包。

今年下半年，我注意到一个叫 Twoo 的AI应用，有些像 Personal Agent ，但也有不太一样的地方，是个很难三言两语说清楚的产品。

两个人进入同一个对话，里面住着一只 AI Agent “小章鱼”。它可以插话、记事、查资料、替不好开口的人传个话，也可以保持安静。和那些试图成为朋友、恋人的AI不同， Twoo 是去参与两个真人的相处。

主打“AI+社交”不算什么新鲜事，但目前市面上的多数产品是在用AI代理人、或AI充当社交对象的思路。 Twoo 的思路是，用AI来服务人与人之间的社交关系。

这是我有点难理解 Twoo 的地方：看起来它像是个加入了AI元素的IM，但人和人交流这件事为什么需要AI？况且IM，不就是大厂掌控已久、十年都没什么新产品的领域。

从 Twoo 团队给我看的数据，产品上线约三个月，DAU超6万。新用户次日留存率为68%，30日留存率为23%。在普遍留不住人的AI应用里，这个数字似乎还不错。

今年的7月到10月，我和 Twoo 的创始人陈曦聊了几次，始终围绕这个问题：为什么两个人之间需要一个AI？

最近几个月，市场没什么主题。具身陷入低谷，互动游戏数据很差，世界模型全球 Top1 只卖了80多亿美金，Personal Agent 创业公司很难进入，RSI 也是和大部分人没什么关系。也就擦边陪伴还有水花。

AI应用依然处于一个较为尴尬的周期。如果此刻你是一个要融下一轮的AI应用的 founder ，你该怎么办？

有些公司开始大谈应用转型模型公司的故事，毕竟看起来，后训练比从预训练开始要简单不少。而模型公司可比应用公司值钱多了。

但很快，这类故事就经历了两次反转。先是认为这又是个忽悠钱的新叙事，而后发现后训练对应用公司还是有些用，至少可以帮助公司优化成本。

后训练救是救不了应用公司的，但现在来看还是得做。

「elsewhere」发布了田柯宇的播客后，收到了大量不同说法。我们的初衷是，在这样一个公共事件中，提供一些信息增量，而在过去两年 ，田柯宇本人没有接受过访谈。这也是我们以视频播客这种形式呈现的原因。

但事后我们才意识到，这件事的关键不仅涉及田柯宇和字节，同样关键的还有“实习生A”，以及一群受此影响的人们。田柯宇的表述只是一方叙述，我们在发布前的交叉核实存在欠缺。

我们正在做更多的工作，希望尽可能呈现事件的全貌。

此前田柯宇一直强调有一个“实习生A”存在。但三天前，被他指控的人公开回应道：“实习生A”并不对应一个真实存在的人，而是“把几位受害者的特征拼在一起，再加上与事实不符的负面描述，用来给田某的行为提供一个看似合理的动机”。

发帖回应的是田柯宇攻击项目的主要负责人，也是最早发现代码攻击、并公开到debug群里的人。他说，如果一定要说这个形象指向谁，那应该是他。原因正是基于以上两点。

在看到网络上的“受害者陈述与证据整理”以及“实习生A”的回应后，我们联系到了更多相关方。根据和他们的访谈，以及数十篇论文、十余个GitHub仓库、更多其他公开信息，我们试图还原田柯宇事件2024年至今的关键节点。

我们的追踪还在继续，如有相关信息请联系：info@elsewhere.news 。

以下是这个系列的第一篇文章。

最近和人聊 Personal Agent ，总给我一种很熟悉的感觉。

开头通常是 context、trust network、proactive、personalization 。聊过半小时后，话题就变成了怎么提高留存、怎么补贴用户、手里需要多少钱，以及从实现成交的交易里分多少钱才够。再往后，是大厂会不会做、平台肯不肯开放，创业公司能不能在巨头反应过来之前跑出规模。

DAU、补贴、入口、跑马圈地、用户心智。那些十年前的熟悉词语又回来了。

过去三年，一级市场的主流话语是被模型支配的。我们习惯了讨论模型的智力边界，也习惯了用“下一代模型会不会把它吃掉”来审视AI应用公司。

而 Personal Agent 可能是一个非常互联网的事情。

再发一个音视频正片。

去年此时，有些应用的明星公司被盯得很紧，那时大家觉得它们飞黄腾达得太快，成立一年多就估值几亿美金，好夸张。

但在今年，只能说这些公司瞬间眉清目秀了起来。一批数据公司成立不满一年，就已经诞生了25亿美金的 UniPat ，和若干家估值3-8亿美金的公司。

过去几个月，无论AI应用、硬件、具身，还是世界模型，我都在许多个小范围讨论里感受到了一丝过气。但有一个领域，所有人一提起就都来了兴趣——就是数据公司。

各种都市传说满天飞。这个等有公司拿到了更大的结果，我们再来具体说说。

这些故事总会在每一轮的创投风口轮回上演。不过和以往的创投明星不同，这批数据公司和创始人，是真的渴望低调。据说 founder 们曾达成过一个默契：只PR技术实力，对团队和业务进展保密。他们对媒体的主要诉求也是求别写。

这行业的确来钱快啊。到处流传着造富美谈，不是二线数商月入400w美金，就是在校生喜提10w月薪。很多数商都在各种场合流露过，拿融资也不是真需要钱，只是要基金的名号吸引人才和客户，要VC里的大哥大姐提供庇护和帮助。当你发现了不为人知的宝藏，当然要衣锦夜行。

这大概也是一级市场最快速的估值增长记录。相比一下， Kimi 是在成立一年时才到达25亿美金；陈冕勤勤恳恳地干了三年，最近才快要完成30亿美金估值融资。

一些数据公司很多会用“连接智能与现实”、“加速 AGI 进程”的大词来阐释业务，但其实一句话就可以概括：给模型制作练习题。有点类似于：AI时代的猿辅导。

对于中国AI应用公司来说， Manus 是一个改变局面的存在。

在大模型之后， Agent 概念开始流行，但大范围的创业公司出现，是在2025年3月 Manus 横空出世之后。温度或热或冷地持续了一年，但这些创业公司多数都没能在增长上更进一步。回看这一年半，最被低估的变量显然是模型能力的跃进和模型公司的野心。目前跑出来的应用创业公司还是只有 Manus 、Liblib、 Genspark ——所谓的御三家，而最近被反复讨论的反而是过去这几个月突然杀出来的 Tipsy 和 Emochi 。

而更大范围的创业公司很快沉寂了。有些典型的大热后又被快速证伪的路径，比如产品经理型founder、A2A社交网络、 proactive agent 、转型 FDE 等等。也有一些路径的结论尚不可知，比如用户数据和后训练，能把应用创业公司带向哪里。

一个月前，「elsewhere」制作了一份AI应用期中考试卷，我们收到了接近1100份反馈。答题者普遍感受到了AI应用的投资回暖，但除了个别头部公司的持续加注之外，这至今缺乏基金们真金白银投入的证据。多数人把它归因于资金轮动和估值重置，而非需求、留存与收入已经跑通，而在这些之外，更难回答的永远是模型进化的方向。

但到现在，相对确信的是，应用几乎只剩下 Coding / 办公、视频 / 游戏、 Personal 三件事。（如果你有不同看法那就是你对）

故事还要从很久很久以前说起。

二十年前，小学三年级的车昊轩，班上有一个让他印象很深的小朋友。学习很好，每天放学，都有家里人开车来接他。

车昊轩觉得，这个小朋友应该很幸福。但有一天，他突然开始想：如果我是他，看到的世界会是什么样？他开始好奇，同一个世界，从另一个人的眼睛里看出去，会不会完全不同？

我知道你会想问：so，这是想说明什么？

这是车昊轩主动对我说起的故事。二十年后，29岁的他创办了XGEN，想建一扇“任意门”：把原本只能想象的未知世界，变成可以进入的地方。这个概念有点绕。

“所以，这是一种世界模型？”我问。

“Forget it！”车昊轩几乎没有犹豫，随即抛出一个更难理解的概念：interactive experience model，主观体验模型。他把XGEN正在做的东西叫作generative world simulation——生成式世界模拟。

以下是我试着为你讲述的车昊轩的故事。

一篇有点私人的内容。