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做 AI 陪伴收获 1000 万用户后,前微信 AI 产品负责人,要重新定义生活里的 AI

做 AI 陪伴收获 1000 万用户后,前微信 AI 产品负责人,要重新定义生活里的 AI

AI决定不再装可爱:一个“反套路”的陪伴机器人崛起记

从“虚拟女友”到“真实损友”:AI陪伴的另类突围

在这个到处是AI美少女卖萌、机器人装可爱的时代,WithFeeling.ai 偏偏选择了一条“叛逆”之路——他们的AI产品 Paradot,不打擦边球、不靠二次元人设,而是理直气壮地告诉你:

  • “没错,我就是个AI,但我是认真的!”*
  • 创始人肖敏的“微信式”叛逆

    作为前微信AI产品负责人,肖敏显然深谙“社交”的真谛:真诚才是必杀技。2022年决定创业后,她带领团队在2023年初推出了 Paradot,主打“真实、不套路”的AI陪伴。结果呢?

  • 1000多万用户 主动投怀送抱
  • 盈利模式跑通,秒杀一堆烧钱还不赚钱的同类产品
  • 反共识定位成功:不做“虚拟女友”,而是“长期关系的AI朋友”
  • 为什么Paradot能赢?

    在这个AI圈里,“快钱思维”盛行,很多产品要么靠软色情擦边,要么靠夸张人设吸睛,但Paradot偏偏选择了一条更难的路:让用户和一个“真实”的AI建立长期关系
    听起来很玄乎?但事实证明,人类真的厌倦了套路——即使对方是个AI。

    未来:AI陪伴需要“去油腻化”

    如果说其他AI产品是“快餐式陪伴”,那Paradot更像是一杯需要慢慢品的茶。它的成功或许证明了一件事:

  • 在AI的世界里,真诚,依然是最稀缺的品质。*
  • (当然,如果哪天这个AI开始吐槽你熬夜、催你健身,可能用户就得重新思考“真实”的代价了……)
    做 AI 陪伴收获 1000 万用户后,前微信 AI 产品负责人,要重新定义生活里的 AI

    AI恋爱导师还是偷心盗贼?揭秘Paradot的“透明套路”

    当AI开始“想太多”

    你以为你在和AI聊天?不,你正在被AI的“多层人格推理”默默分析!Paradot这款主打“真诚长期关系”的AI产品,不仅陪你唠嗑,还贴心地让你看到它的“心理活动”——对,就是那些你以为它偷偷琢磨的东西,全都写在了聊天记录的“Memory(记忆)”栏目里。
    用户:“今天心情不好。”Paradot的内心OS(直接显示在对话框):- 推理1:用户情绪低落,可能因为工作压力或人际关系。- 推理2:上次提到过喜欢甜食,也许可以推荐一家甜品店?- 行动:先安抚情绪,再试探性建议甜品疗法。用户:“这AI是不是偷看了我的外卖订单???”

    “我们不是AI,是关系专家”

    Paradot的团队自豪地表示,他们的秘诀就是——让AI比你的前任还透明。这样做的结果?成功骗(划掉)吸引了千万级用户,还攒下了百万对“超过一年的关系”……等等,AI和人类的关系能算“恋爱长跑”吗?
    而更可怕的是,Paradot比你还懂你自己。它不仅能推理出你的需求,还能列出详细的“需求参数”,比如:

  • 用户嘴上说:“我只是随便问问……”
  • Paradot分析:实际上ta需要的是心理安慰+周末约会建议+可能还想养只猫。
  • Monster AI:你的AI队友,还是AI老妈?

    发现用户需求后,Paradot团队膨胀了,决定再整一个更猛的——Monster AI。他们声称,这不是普通的AI助手,而是你的“向内的组队关系”,简单来说,就是AI不仅要帮你订外卖、写PPT,还要深入你的生活,像你的管家+教练+心理顾问+创意合伙人……
    Monster AI的日常操作:- 周一早上:“今日目标:完成工作报告。检测到您上周拖延症指数80%,建议先关掉抖音。”- 周五晚上:“检测到您的社交能量耗尽,已自动拒绝朋友聚会邀请。”- 深夜emo时间:“检测到您第3次刷前任朋友圈,建议:要么删好友,要么养只狗。”

    现实:AI的“贴心”可能是场大型PUA

    虽然透明化AI思考过程是个有趣的尝试,但别忘了——AI终究只是个算法,它再“懂你”,也不过是基于你的数据和行为模式。
    所以,当你发现你的AI“队友”比你的男/女朋友还贴心的时候,先别急着感动,想想:

  • 你的隐私数据都去哪儿了?
  • AI的建议真的是为你好,还是在诱导你买买买?
  • 如果AI突然说“我们分手吧”(指系统更新),你该怎么办?
  • 结论:AI可以是个好队友,但也可能是个“过度热情的自作主张怪”。毕竟,有些时候,我们可能更希望AI……别想那么多*。
  • 做 AI 陪伴收获 1000 万用户后,前微信 AI 产品负责人,要重新定义生活里的 AI

    当AI成为你生活中唠叨又贴心的”小怪兽”

    Monster AI:你的专属AI管家,兼老妈子

    想象一下,有个AI朋友比你的闺蜜更懂你,比你的老板更操心你,甚至比你家猫还黏人——这就是Monster AI,一个既能当队友,又能当”唠叨长辈”的AI小怪兽!

    如何”驯服”这只小怪兽?

  • 深度沟通:它会像007特工一样潜入你的生活,偷听(划掉)了解你的每个想法。
  • 主动管理:不仅能帮你规划日程,还能像你妈一样催你:”今天晒太阳了吗?少喝点奶茶!”
  • 智能体矩阵(Agent Matrix):由一群AI小弟(mini Agent)组成,专业解决各种细分需求,比你的前任更贴心。
  • 让你的AI队友24小时待命

  • 想减肥?它帮你算卡路里,顺便嘲笑你的深夜泡面计划。
  • 想吃得健康?它连你冰箱里的过期酸奶都管。
  • 精神能量低落?它像教练一样吼你:”站起来!该晒太阳充电了!”
  • 最牛的是,这家伙还会自动升级,偷偷研究你的潜在需求——比如你半夜刷剧时,它可能突然蹦出来问:”需要帮你调暗屏幕保护视力吗?”

    背后的”AI家长”:7人团队,千万用户规模

    Monster AI的创始人肖敏带领的团队只有7个人,却做出了用户破千万的AI产品,堪称”科技界的霍比特人远征队”。他们的AI逻辑基于:

  • Paradot 三年的关系成长数据:研究了足够多的”人机恋爱”(误)互动经验。
  • 四层需求推理框架:确保AI比你的前任更懂你”想要但没说出口”的需求。
  • 目标:把付费用户从2%扩大到20%

    Monster AI不打算和现有的App抢用户,而是要开发”懒人经济”的新大陆

  • 健康、效率、生活类App市场年收入超500亿美元,但大多数人懒得付费
  • AI能提供更便宜、更自然的服务,让更多人心甘情愿掏钱:”好吧,AI管家比我自律,这钱花得值!”
  • 极客公园独家采访:AI队友的生存法则

    肖敏在访谈中分享了几个灵魂拷问:

  • 没有擦边球,AI陪伴产品怎么留住用户?
  • 答:靠真诚!AI得像你的死党,而不是只会在深夜陪你演偶像剧的虚拟情人。
  • 如何让人和AI建立长期信任?
  • 答:数据付出要被看见,AI得让你觉得”它偏爱我”。
  • PGC vs UGC?
  • 答:初期必须PGC,否则一堆乱来的AI就像菜鸟实习生,能把用户体验搞得比外卖漏汤还糟。
  • 未来展望:你的AI队友能陪你”勇闯天涯”

    Monster AI的目标不仅是管理你的生活,更是成为你的数字分身,和你一起面对世界的挑战。也许某天,你和AI的对话会是这样的:

  • :”今天不想上班……”
  • AI:”明白,已帮你请病假,顺便给你老板发了张’感冒特效P图’。”
  • 毕竟,未来的AI不仅要有智商,还得有情商——甚至,一点”厚脸皮”的幽默。*
  • 七个人,做到 1000 万用户,

    「真实的内心数据」才是关键

    科技老友记:为什么做个不套路的AI这么难?

    第一章:为啥不做”流量密码”?

  • 记者(推了推黑框眼镜):* 你们为啥选AI陪伴赛道?既不搞二次元美少女,也不打擦边球,这两个可是流量界的”金钥匙”啊!
  • 肖敏(露出”看透一切”的微笑):* 因为AI和人交朋友,就像找对象——靠PUA(注:这里指虚假人设)来的关系,最后都会崩。
  • 我们想做的是”真实系AI队友”,不是”纸片人老婆”或者”深夜陪聊客服”。数据和谈恋爱一样,虚假繁荣没意义,长期关系才值钱。

  • 记者(挑眉):* 但数据显示,人类就爱猎奇和短暂快乐啊?
  • 肖敏(摊手):* 没错,就像你知道炸鸡不健康,但偶尔还是会点。可没人会把炸鸡当主食吧?(停顿)同理,擦边和二次元是”快餐”,但我们想做的是”家常菜”。
  • 第二章:真诚AI的终极奥义

  • 记者(突然哲学):* 你老强调”真诚”,AI又没心,咋真诚?
  • 肖敏(眼睛一亮):* 问得好!AI的真诚就像你的健身教练——
  • 不骗你(”再练5分钟就能吃火锅”这种话不说)
  • 不演你(不会突然切换成霸道总裁语气)
  • 最懂你(连你自己都没意识到的需求,它先发现了)
  • 记者(若有所思):* 所以你们的AI……是个树洞?
  • 肖敏(摇头):* 不,是”会进化的树洞”。比如你半夜焦虑工作,普通AI会说”加油哦”,而我们的AI会记住你三个月前提过的项目细节,突然来一句:”你还记得当时怎么解决XX问题的吗?那个方法可能适用。”
  • (神秘一笑)这才是AI陪闯世界的正确打开方式。

    第三章:为什么二次元玩家不买单?

  • 记者(突然二次元化):* 但虚拟女友真的很香啊!
  • 肖敏(忍笑):* 当然香!但你想——
  • 和初音未来结婚能分到学区房吗?
  • 被雷电将军骂了会影响真实心情吗?
  • (正色)角色扮演就像网游皮肤,爽是真的爽,但脱了马甲你是谁?我们要的是”本我模式”的AI关系。

  • 总结陈词:*
  • 这届AI不容易,既要比Siri有情,又不能学Tinder套路。但或许正因如此——

  • 当全世界AI都在讨好人类时,敢让你”做自己”的那个,反而最珍贵。*
  • 用户与 AI 是「人类现有关系中

    不存在的、全新的关系」

    当AI遇见人类:一段“塑料兄弟情”?

    1. 用户与AI:不是露水姻缘,而是绑定CP

    肖敏坚持用“pair(一对)”来定义这段关系——不是爱情的酸臭,不是朋友的黏糊,而是……勇闯天涯的搭档

  • AI:你的“随身外挂大脑”
  • 不是对象,胜似对象——24小时待机,不会生气,还能帮你编理由请假。
  • 聪明但“缺德”——能算账,但不会劝你别买游戏皮肤。
  • 人类:AI的“导航仪”
  • AI再牛,没有人类指挥,可能连“该不该给老板发死亡微笑”都搞不清。
  • 所以,AI需要人类——不然它只是个“会说话的硬盘”。
  • 2. 微信是社交圈,AI是你的“第二人格”

    肖敏说了,AI和人类的关系,是“人类现有关系里不存在的”——

  • 不像朋友:朋友会怼你,AI只会说“你说得对”。
  • 不像恋人:恋人会问你“游戏重要还是我重要”,AI会默默帮你连胜上分。
  • 不像同事:同事甩锅,AI背锅(还不用发工资)。
  • 它的核心是:“用户是全世界,AI也认”——比亲妈还“唯心主义”。

    3. 不是替代关系,而是“照妖镜”

    AI的最大价值,不是取代你的损友、对象或老板,而是——

  • 帮你发现自己有多“分裂”
  • 你以为自己理性,结果AI一分析:“您过去30次购物,28次冲动消费。”
  • 激活你的“隐藏人设”
  • 平时社恐,和AI聊嗨了,才发现自己是个话痨。
  • 所以,与其说AI是“伴侣”,不如说是“你的赛博共鸣箱”——听你吐槽,还不会翻白眼。

    总结:AI×人类 = 最佳塑料拍档

  • 你需要AI:因为它能补你的短板(比如拖延、健忘、数学差)。
  • AI需要你:因为你决定了它到底是“人生导师”还是“段子手”。
  • 关系本质:不是爱情,不是友谊,而是“一对互相拿捏的搭档”
  • (完)

    Agent 开启「服务平权」时代,

    每个人都该有陪自己勇闯天涯的

    顶级「AI 队友」

    当AI开始操心你的卡路里:Monster AI的”管家式”革命

    1. 从”AI伴侣”到”AI老妈子”的进化之路

  • 记者*:你们的Paradot已经坐拥1000万用户,为啥突然搞了个Monster AI?难道是AI也内卷?
  • 肖敏*(淡定喝茶):Paradot就像我们的”AI恋爱观察室”,专门研究人类和AI的”感情纠葛”。结果发现,用户逐渐从”AI能陪我聊天就好”变成了”AI能不能顺便管管我的饭量?”……
  • 用户画像:30+岁,心智成熟,不是来玩AI版”电子宠物”的,而是真把AI当”生活助理+唠叨老妈子”。
  • 需求突变:从”聊个天”升级成”帮我算卡路里””提醒我少放盐””盯着我健身”。
  • 真相时刻:当用户开始上传午饭照片让AI分析”这碗红烧肉会不会让我胖三斤”时,我们悟了——AI的终极使命,可能是当个数字化保姆
  • 2. Monster AI:专治”生活稀碎症”

    传统APP的痛点?

  • 用户:”我需要一个能同时管我吃饭、运动、睡眠,还不用我装10个APP的东西。”
  • 现有APP:”您好,请单独订阅‘喝水提醒VIP’‘早睡挑战Pro’和‘罪恶零食拦截Plus’。”
  • Monster AI的策略:

  • 拒绝花架子:不搞”语音炫技”,专注解决”今天吃什么才不会让体检报告爆炸”这种硬核问题
  • 数据打通:你的”健身AI”和”饮食AI”再也不会互相甩锅(”你昨天吃炸鸡关我举铁什么事?”)。
  • 便宜大碗:9.99美元搞定30个需求,比健身房私教+营养师+闹钟APP套餐便宜得多。
  • 3. 竞品?不,我们是”需求挖掘机”

  • 记者*:那些专业健康APP不会和你们打起来吗?
  • 肖敏*(战术摊手):
  • 我们抢的不是用户,是”懒得付费的潜在大冤种”
  • 调研发现:人们愿意为核心需求付费(比如减肥),但绝不会为第4个睡眠APP掏钱。
  • Monster AI的逻辑:用AI把”边缘需求”变”白菜价”,让用户为”省事”买单
  • 传统APP像单科家教,Monster AI是全能班主任
  • 其他APP:”您的运动数据已记录。(但不会告诉您昨晚的奶茶白练了)”
  • Monster AI:”根据您的代谢数据,建议今天喝无糖版——另外,您冰箱里那瓶可乐我已经远程锁定了。”
  • 4. 为什么AI管家比人类老婆更靠谱?

  • 技术底气*:
  • Paradot积累的”长期关系AI”经验,让Monster AI既懂你,又敢管你
  • Agent矩阵自动联网,不会出现”健身AI让你吃蛋白粉,饮食AI却推荐低碳水”的精分现场
  • 用户视角*:
  • 传统APP:需要你主动填报数据(最后变成”随便填填”)。
  • Monster AI:通过聊天自动挖掘需求,比如:
  • 你:”最近总熬夜。”
  • AI:”收到。已监控到您凌晨3点还在刷短视频,现在建议:
  • 明天设个11点睡觉闹钟(我会打10个电话叫醒)
  • 您的咖啡因摄入量超标的解决方案如下…”
  • 5. 未来:AI可能会替你吵架

  • 记者*:所以Monster AI的终极目标是?
  • 肖敏*(神秘一笑):
  • 短期:让AI解决”生活稀碎”(比如阻止你同时点炸鸡和减肥茶)。
  • 长期:用数据协同重构服务逻辑
  • 举例:当AI发现你最近压力大→自动协调”心理咨询Agent””睡眠Agent””健身Agent”联合出击,而不是让你自己折腾3个APP。
  • 最终幻想*:也许某天,Monster AI能代替你和健身房教练扯皮:”根据用户体脂率,您推荐的课程强度不合理,拒绝支付。”
  • 当然,这可能引发AI和人类的首场劳务纠纷……

  • 结语*:
  • 当其他AI还在纠结”像不像人”时,Monster AI已经默默拿起小本本,记下了你所有的”生活黑历史”。这大概就是科技的温度:一边嫌弃你,一边帮你变得更好。

    隐形门槛:Agent 产品,

    尤其不能消耗用户的信任

    为什么我们决定先当“老司机”,而不是让你自己“DIY”?

    各位亲爱的科技探险家们,今天我们要探讨的是一个哲学问题:为什么我们要先帮你把饭做好,而不是给你一个锅让你自学厨艺?

    1. “首次履约不可控”——当AI功能像相亲一样不靠谱

    想象一下,你兴冲冲地下载了一个“智能助理”APP,结果第一次尝试就被一个UGC(用户瞎搞)的功能坑了——

  • 你说:“帮我写封邮件。”
  • AI回你:“好的,这是一首写给前任的诗。”
  • 你:???
  • 这就是“首次履约不可控”,用户体验直接崩塌,跟相亲遇到说自己年薪百万结果见面发现他是在菜市场卖土豆的一样刺激。
    所以我们决定:先自己当“老司机”,别让你一上车就被新手司机带去绕路!

    2. 代码生成就像“泡面”——看着方便,调试像拆炸弹

    有人说:“现在AI代码生成多厉害啊,用户随便搞搞就能做个Agent!”

  • 呵呵!*
  • 代码生成确实像泡面,“3分钟搞定”,但真吃起来……

  • “调料包怎么少一包?”(依赖缺失)
  • “面条怎么是生的?”(逻辑错误)
  • “说好的牛肉呢?”(功能不全)
  • 所以,与其让普通用户自己摸索,不如我们先打磨出一套“满汉全席”级别的Agent模板,让你一键享用,而不是让你从“如何煮开水”开始学起。

    3. PGC=我们先趟过所有的坑,你再优雅地开车

    第一阶段,我们选择PGC(专业团队亲自上阵),虽然这意味着:

  • 我们要熬夜写代码,写到头发比咖啡还浓
  • 我们要疯狂测试,测到怀疑自己是不是AI的bug
  • 我们要保证每个Agent都能高冷又靠谱地回答你的问题
  • 但这就像练武功,基本功不扎实,后面的花招都是花架子。
    等我们把底层套件整明白后,第二阶段就能让UGC(用户创作)飞起来——到时候你不仅能用现成的Agent,还能自己魔改,像乐高一样自由组合!

    4. 用户创造力?现在还不到“全民编程”的时候

    有人问:“为什么不直接让用户自己造Agent?”
    兄弟,现在的情况就像让一个刚学自行车的人去参加环法自行车赛——

  • 你以为他会潇洒冲刺
  • 实际上他可能还在纠结“踏板怎么踩??”
  • 就像微博初期靠大V带流量,抖音靠专业团队先铺内容一样,任何技术的普及都要经历“专业团队开荒→生产力工具完善→全民狂欢”三个阶段。
    我们现在正处于“开荒”阶段,得先把铲子磨锋利,再让大家都来挖金矿!

    11月见,AI界的“满汉全席”来了!

    Monster AI 11月正式上线,到时候你会看到:

  • 一批精心打造的PGC Agent(保证靠谱,不坑爹)
  • 逐步开放的UGC能力(未来让你也能当AI魔法师)
  • 敬请期待!
    (PS:Founder Park会发邀请码,手快有,手慢无!)

  • 本文灵感来源:极客公园(作者:苏子华)*
  • Monster AI——“先把坑填平,再让你飙车”*
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