何向阳措辞时 ，说话的节拍快而密集。在我们互换的前半个幼时里 ，他一口气介绍完新产品 Teamliy.ai 的全数 ，但我只得到了一个吞吐的感触：听起来技术很严害 ，但我为什么要用它？
何向阳的经验很丰硕 ，早年他在华为做过手机通讯工具 ，在百度从事过地图和打车业务 ，在腾讯期间的工作则涉及地图、游戏、云和 AI Lab 等业务。
后来他去了美国读博士 ，期间在谷歌、亚马逊、Meta 参加过如联国进建（一种解决模型训练中的数据隐衷难题）、PyTorch（让大模型能在合理功夫和成本内训练出来）等大模型的基础设施的钻研和工作。
这是一个状态上很像微信的产品 ，只不外你的通讯录里一路头满是 Agent——好比给你做 PPT 的 、助你做观光规划、健全治理的、投资征询等等多个场景下的 AI 助理。
这些职能当然很有效 ，但它不会让我感触这是一个社交产品或通讯工具 ，由于后者的主题 ，是你和你的伴侣、家人或者其他现实中的联系人都汇集在这里。而这些和分歧 Agent 的对话框 ，我能够在好多产品里找到 ，为什么要用它呢？
伴侣群里 ，会商去哪吃饭时 ，AI 助理结合谈天内容推荐相宜的地址；各人利用 AI 一路 P 图。家人群里 ，一路基于某个主题给孩子创作绘本；自动进行事项规划、提醒接下来要干什么事 ，并 @ 对方。
兴致群里 ，和同伴一路进建 AI ，或者分享投资有关的信息；工作群里 ，多个 agent 与真人共同实现一个复杂的工作；跨部门合作时 ，AI 能提前同步信息 ，回覆问题。
此表 AI 助理基于对你过往所有谈天的理解 ，助你找到想要找的人；你也能自己创建新的 agent、创建自己和 agents 的群聊；基于你过往所有的谈天 ，你能随时询问 AI 助理。
总结起来 ，从前人与人、人与 AI 的关系将从单向衔接演造成一种多点交互的关系：多人与多个 Agent 将共存于统一个空间 ，进行互换、理解。
何向阳诠释说 ，在技术能力上 ，是由于这个 AI 具备了可能理解语音、视频、文字、链接、文件等 50 多种文件体式的能力；此表 ，它还可能分辨群里谁是真人、谁是 AI ，并处置多轮次的复杂交互 ，理解社交语境下的意图。
这和目前腾讯推出的 “元宝派” 有很类似的处所——但 Teamliy AI 另一个差距化在于 ，能够让多个 Agent 在群里同时干活；让多个 Agent 基于一个复杂的工作进行合作；由于它占有效户在分歧的群和分歧的谈天中的全局影象 ，因而它也可能突破合作中壁垒。
何向阳以为他在其中看到的一个大机遇是 ，当前的 AI 只让幼我成为 “super human” ，但还没有解决群体合作的问题；而在群聊场景、人和人衔接的场景 ，AI 会阐扬更大作用 ，“这里面有诞生下一个字节的机遇”。
在他看来 ，AI 的发展经历了三个阶段：第一阶段是能跟你谈天的（对话式 AI）；第二阶段是能助你干活的（单体副手）；而此刻 ，他们在进入第三个阶段——能让一堆 AI 共统一群人一路干活的 “合作网络”。
“Teamliy” 的名字是 team 与 family 的结合 ，何向阳相信家庭、伴侣和同事都可能通过这一个产品来实现互换 ，“美国的界说 ，只有是人和人的衔接合作 ，都能够被界说为社交。”
相比过往好多在社交产品中放一个 AI 、做一个 Bot 插件的尝试 ，Teamliy.ai 简直在能力上简直有了极度大的超过性 ，它对于一个社交群可能做、可能玩的事件 ，也有了很大的拓展。
在问到最有击穿力的职能后 ，何向阳举了上述 12 个用例中的几个 ，我被 agent 能助我自动找人、自动去社交这个职能感动——但前提是 ，它得先理解我 ，这里也得有我找的人的联系方式 ，这又回到了一路头的问题 ，起初为什么各人要迁徙过来。
在试用阶段 ， 我在 Teamliy 里用其中的财政助理实现一个工作后 ，额度就已经用完了；若是是我 ，险些就没有动力约请伴侣或者家人上来——这太贵了。
作为一个用户 ，我也许会为 Teamliy 在复杂工作合作上的能力付费 ，但在非工作场景的互换 ，不论是 P 图、选吃饭地址、与家人一路创作绘本、造订提醒事项 ，依然都显得只是锦上添花 ，尤其当它还必要付费使用时。
但何向阳对峙以为 ，他们要做全数的场景 ，“我们以为这些场景应该全域伴随 ，能力让 AI 变得更壮大 ，更好的服务于我们生涯和理解。”
Teamliy 因而对准的用户目前是中产阶级。从前只有极少数富有阶级能请得起保姆、司机和个人秘书 ，他感触但 Teamily 最大的价值 ，是让中产阶段也占有自己的 “数字助理团”。
他主题想要做的是 ，让一群人和一群 Agent 在一个平台上合作 ，而当前 IM 是一个相对相宜的工具 ，“我看到 AI 这一轮的终局就是人和多个 AI 的合作 ，一群人和 AI 合作；但怎么相处呢？我感触必要一个平台。”
换句话说 ，做社交产品自身并不是何向阳的钻营 ，做一个切合将来新的关系——多人、多 Agent 共存的网络——的平台才是他真正的主张 ，“AI 和社交 ，此刻还是 AI 多一点。”
因而他也感触 ，他们的新产品 Teamlily.ai 不是在传统社交的耽搁线上 ，不是尝试用一个职能去抢微信或者 whatsapp 的用户 ，而是 “去沉新界说人和 agent 的一个共生的关系”。
误点：理论上 ，微信若是占有你们这个能力 ，他的影响力是极度爆炸式的 ，由于他已经有社交关系在了 ，你感触微信能做出来这个器材吗？
何向阳：十多年前我也在腾讯待过 ，我们其时做过一个微信我的车的职能。就是在微信场景加一个车的 assitant ，类似于 agent 的一个助理 ，能够节造车。
好比在上车前给幼法式发条新闻——助我上车前把空调打开 ，播放周杰伦的某首歌 ，助我把路线规划到机场等等。你上车的时辰点火 ，所有都 ready 了 ，就听着歌 ，过程中你还能够按长按那个驾驶按钮去发微信语音 ，我们其时都做到了。
后来我切换到创业者身份 ，随着经验堆集 ，才意识到大厂都有 “创新者的逆境” ，微信蕴含整个腾讯集团的一个巨大的包袱在于 ，已经成熟的贸易模式与产品矩阵是创新最大的阻力。
它每一个交互下 ，每一个点的按钮的扭转都触及到上亿美元的 business model（贸易模型）。所以它不那么容易 ，蕴含最近元宝派被微信封掉 ，也是由于它影响了它的流量模型。它每一个扭转都相当于自我革命。
这就是为什么元宝派从一个半熟人兴致社区起头切入 ，而微信更多的是熟人社交 ，QQ 是年轻人。腾讯在这个点的尝试是比力克造的 ，吓酌一个社区起头打 ，好比说我给你发一个元宝派的 demo。
何向阳：腾讯的 AI 的投入是刚刚起步 ，这个场景是在他们想做的。但你能够看到 ，我们刚才那么多场景里面 ，蕴含多模态的理解、多角色的理解 ，这个在学术上就是一个很前沿的钻研。美国的 Humans& 他融资 5 亿美金也才起头训这个 model ，所以技术上的挑战是极度大的 ，所有也才刚刚起头萌芽。
第二层就是你怎么理解好这么多高低文 ，并且可能规划复杂的工作 ，把这个工作正确的调到对应的 agent ，并且可能跟人类去分配工作 ，能不能挪用 skill ，一路串联起来实现最终工作；蕴含这个 global memory（全局影象 ）、context learning(高低文进建）这个在学术上都是盛开问题。
误点：你们既想要解决工作中的复杂合作 ，又想做一些伴侣或者是家人之间的这种衔接 ，我感触这个是其实是极度分歧的两种的场景 ，你们的定位到底是什么？
我自己有大量的痛点是关于怎么跟伴侣相处 ，怎么跟家里人相处 ，蕴含怎么样去构建自己的兴致社区 ，蕴含在工作中的一些问题。
何向阳：我感触社交是这样的 ，BB电子启程点其实是从人的衔接和合作的角度。我们感触此刻的 AI 它只解决了幼我 ，就是让每幼我成为 super human, 对吧？但是此刻 AI 还没有法子为一幼我群体去合作 ，好比说群聊场景 ，人和人的衔接的场景。其实 AI 会阐扬更多作用 ，我们会感触我们要解决问题 ，是在讲讲这个场景的问题。
误点：社交和合作还是不太一样的。AI 能够提高合作效能很好理解 ，但是 ，当我和伴侣的关系 ，造成我和我的 agent、我的伴侣和我的伴侣的 agent 一路交互时 ，到底什么扭转了？
何向阳：我感触你可能要看一下BB电子例子。至少我最近很长功夫我们在用 teamily ，我已经把我的生涯、工作、蕴含家庭所有的环节全数搬上来。
何向阳：若是要表白的这么通俗的话 ，我感触长短�０屯约旱陌槁潞图胰� ，蕴含同事一路拖一个 AI 到群里来一路来沟通。
我们的确有已经会商过有几千个 user case ，能够设想到 AI 和进入到人的衔接和办公场景有太多的优势 ，底子就做不完。这也是我其时看到这个赛路比力兴奋的点。
但其实当我们把这个问题收敛下来后 ，就像你提出聚焦 ，我们也比力默默来看 ，会发现 ，就是把它简化为去影响人的衔接和合作。
好比在这个平台上 ，若是你能支持用户去创造各类各样的 AI 助理 ，去满足生涯过程钟注工作过程中的各类各样的问题 ，我们平台只提供前期的 80% 的职能 ，而后这种个性化需要交给各人 ，它就慢慢造成一个平台。
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