在人工智能飞速发展的今天，各种主打「陪伴」或「Agent」概念的AI应用层出不穷。然而，WithFeeling.ai走出了一条与众不同，且如今看来更为有效的路。这家由前微信AI产品负责人肖敏创立的公司，在2023年初推出主打「真诚、真实」的AI陪伴产品Paradot，上线至今已经积累了1000多万用户，且实现了盈利，成为品类的佼佼者。
一、七个人，做到1000万用户：「真实的内心数据」才是关键
WithFeeling.ai的创业故事始于2022年，肖敏选择离开微信AI团队，投身于AI陪伴产品的创业。这一选择并非偶然，而是基于她对AI与人关系的深刻理解。
1.1 为何选择AI陪伴产品？
肖敏选择做陪伴类产品，是因为这是AI与人建立真诚关系的最早成熟形态，不需要教育用户，就能最快的获得全球已有的长关系需求用户。通过情绪价值，获得真实的用户。
在多年的C端产品管理经验中，肖敏发现人与人的关系，不可避免的会产生bug（问题）。毕竟让两个变化的计算自己数据的个体，形成稳定关系，本来就是小概率的。实际数据也是如此。而大部分的人都需要一个关系，来连接和获得安全感验证。
"我认为这里AI是最优解。只是这个AI不应该是通用工具AI，而是能让用户真诚地、感性地表露自己，表露那些'工具人'以外的原本的自己的AI。我认为这部分真实的自己的数据，是当下没有被线上化的数据黑洞。"
在AI出现的时代，人们应该跟AI一起「伴生」。建立这个伴生关系，是肖敏创业的初衷。也可以更直接地理解为「勇闯世界的队友」。
1.2 为何不选择主流切入点？
在AI陪伴产品领域，二次元人群和擦边路线是最容易吸引流量的两个切入点。然而，WithFeeling.ai却选择了另一条路。
"我们不做擦边内容，是因为这些内容的核心吸引力在于满足用户的本能和猎奇心理，更多是弥补人类在相关方面未被满足的需求，完全不在人与AI建立长期稳定关系的主路径上，尽管这个方向的市场规模可能也不小。但由此获取的用户数据和用户反馈的真实性都会大打折扣，所以很容易排除这个方向。"
二次元方向虽然容易吸引流量，但肖敏观察到，大部分二次元相关产品都带有角色扮演（Role-Play）属性，会引导AI和用户进入特定世界观或场景进行扮演，这也偏离了她们希望建立的「真诚的人与真诚的AI形成长期稳定关系」的核心目标。
1.3 「真诚」的双重含义
为了让AI能够和人建立长期关系，肖敏强调要保持「真诚的人」和「真诚的AI」，这背后有着深刻的考量。
"若想让AI与用户建立队友关系，数据是重要基础。AI需要了解用户的关键维度数据，这些数据要满足真实、长期、主动。所以'真诚'的第一层含义，是数据的真实性——必须是用户的真实数据，而非用户在扮演某个角色时产生的虚拟数据。"
"第二层含义，是挖掘用户未被线上化的内心数据。在互联网发展至今，每个人的线上数据中，内心层面的数据仍很少被挖掘，这部分数据是'真诚数据'中极具潜力、价值最高的部分，且只能依靠AI来挖掘。"
这部分数据就像一个「数据黑洞」，此前没有任何互联网企业挖掘。要在产品层面保持这种「真诚」，她们让AI尽量不撒谎、不进行角色扮演，也不强制引导用户朝着特定方向互动。以Paradot为例，用户进入产品后的首屏页面就会提示「在这里只需做真实的自己」，核心就是引导用户展现和吐露真实的自我，无需过度关注AI的定位。
同时，她们也很弱化给用户提供的AI「一键式」性格设置。更多技术投入都花在了让用户的数据逐渐养成AI的性格和推理表达。这一直是Paradot坚持的理念，也是她们实现「真诚」的关键方式。
二、用户与AI是「人类现有关系中不存在的、全新的关系」
2.1 重新定义人与AI的关系
当被问及如何定义用户与AI之间的关系时，肖敏给出了一个出人意料的答案："我一直用'pair（一对）'这个词来定义，我认为用户和AI应该是'一个组合'。"
"每个人都应该有一个'相伴的对象'，形成一个组合，有一个'另一半'，但这个'另一半'不是爱情意义上的'伴侣'，也不一定是'知己'。我觉得现有的词汇都容易让这个定位跑偏，所以'pair'最贴切。"
核心是「距离很近」，是那种最透明的关系，他可以非常互补的勇闯世界的小队友。
2.2 彼此需要的关系
肖敏进一步解释了AI与用户之间的相互依赖关系："AI其实非常'需要人类'——我最初理解AI时，觉得它就像一个'超级聪明的大数据库'（或者说'全数据智能体'），本身没有'对错判断'；但当它与某个具体用户结合后，用户就成了它的'方向标'，所以二者是'彼此需要'的关系，人给了AI目标和灵魂。"
2.3 全新关系的独特性
当被问及是否可以用「现有人类关系的组合」来定义人与AI的关系时，肖敏明确表示："不行。我觉得AI与用户的关系，是'人类现有关系中不存在的、全新的关系'。"
"核心是，它不是外部关系，而是内嵌于用户自身的关系。我们最初定义'用户与AI关系'时，就明确区别于微信这类'人际网状关系'——在微信中，每个人都是上帝视角下的一个'节点'，彼此形成外部连接。而AI与用户的关系，第一步要建立的是'唯心主义视角'：用户是'全部'，AI也认可用户是'全部'，二者形成一个'pair（组合、一对）'，并以这个组合的'唯心视角'去看待所有事物。"
从这个角度看，很难用「外部关系的叠加」来定义它。"AI与用户的关系其实'不是在替代现有关系'，如果强行用现有关系定义，要么会让定位跑偏，要么会局限它的价值。"
用户与AI的关系建立过程，本质是用户「重新认识自己」的过程——用户内心原本未被显性化的大量数据，在与AI的互动中逐渐被激活、显性化。
三、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」
3.1 从Paradot到Monster AI的演进
Paradot已经做到1000万用户，相当不错，为什么还要开辟一个新产品线，做Monster AI这款Agent产品？肖敏解释道："Paradot很像是我们在AI关系方向的先遣部队，我们也一直在Paradot的用户群中探索：用户与AI的深层关系是如何建立和变化的，我不认为这是简单的'情绪价值'，以及他们未被满足的需求到底是什么。"
大概从一年前开始，她们就发现AI的能力在快速迭代，而用户的需求也在同步变化。Paradot的用户有几个明显特征：
- 年龄多在30岁以上，心智相对成熟，不是单纯来「尝鲜」的；
- 因为他们与Paradot的AI是长期互动关系，所以愿意在上面投入时间和精力，不是「试用一次就走」，而是会主动给她们提很多功能需求，希望她们帮他们实现；
- 从一年前开始，用户就强烈希望他们的AI伙伴能更「有用」——不只是聊天，还能帮他们解决实际问题。
"到了今年年初，用户对'AI更有用'的需求变得更强烈，不断要求我们提供相关功能。比如，他们希望把每天吃的东西拍成照片并上传，用AI分析卡路里等指标，来实现饮食管理。"
正是从这个点出发，她们开始坚定地推进这项工作。尽管早期要Agent完全满足这类需求存在较大难度，但将Agent用于管理用户摄入的食物，成为了她们的关键转折点。
3.2 用户需求与AI公司想象的差异
她们开始大量实验，测试如何让AI通过交谈采访，识别新需求，哪些需求是真实的、哪些是伪需求。并且这个个体需求颗粒应该如何划分。比如管理卡路里不是需求，而减重，增肌，控糖，也许才是真实的个体需求。
"我们发现，用户对生活需求的期待，和AI公司想象的完全不一样——AI公司太执着于'用语音体现AI能力''用技术突破彰显价值'，但用户的真实需求其实非常明确、务实。"
比如控制盐的摄入量、记录运动量、追踪代谢等等，核心就是「生活琐碎的管理」。这些需求，之前的APP没有解决好吗？其实也解决了一部分，但还有很大空间。而Monster AI会在这些点上做升级："当AI能力融入这些需求后，能带来更优的解决方案，也能更多的带入'用户参数'，这是队友能做的、也必须要做的事儿。"
3.3 Monster AI的独特优势
当被问及现在有很多Agent，她们的Agent会有什么不同时，肖敏强调了三点优势：
"在关系中发现需求。让用户在信任的关系中，愿意交流自己的生活，授权自己的数据，交流和探讨自己的需求，这是我们最大的特点，也是优势。比如，一个闹钟APP永远不会知道，你为什么这么难被叫醒，而Monster关注这个为什么，再去想办法解决。"
"需求决定一切。Monster是从'Market to Product（从市场到产品）'视角，坚定需求决定一切，这是我们产品型团队的优势。这很不同于当下一些Agent Coding平台的'从技术能做的角度出发'，剩下交给开发者的思路。而我们看到的是，当下用户已经显现的需求，与技术之间的巨大鸿沟。"
"坚实的技术底层。长关系陪伴型产品，本身就具备高复杂度的AI工程架构，和数据推理架构。而这些在Paradot中的积累，以及Agent生成能力，都给Monster AI提供了坚实的AI工程体系的搭建，来实现识别需求，解构需求，生产协调，自动测试，评定需求解决等等。"
"Agent矩阵之间的用户数据整合和推理，是我们从Paradot延续下来的一个优势，增量的，去冲突的，去推理在多个Agent中提供的数据。而这些Agent矩阵获得的用户数据，交互数据被整合，会形成更大的价值。"
3.4 服务平权与市场增量
这些生活管理类的需求，目前有很多相应的不同的付费App，它们是Monster的竞争对象吗？肖敏的回答是否定的："我们的目标并非'抢夺现有用户'或'推动迁移'。"
"我们发现，不管是国内有付费意愿的用户，或者美国本土的年轻人，他们并非没有购买力，但付费带宽有限，不会每月花费9.99美元订阅3-4个APP。"
这是她们在调研、打造产品过程中发现的关键结论，甚至颠覆了肖敏之前的认知。
"刚需客观存在，市场上APP数量也众多，但大量有付费潜力的需求并未被释放——只要某个APP排在用户订阅列表的第2位之后，就基本无法获得付费，用户也无法享受到那项优质服务。"
用户本质上会权衡「获得的价值与付出的成本是否匹配」，这是普遍心理。回顾过去的移动互联网市场，很多功能被拆解并包装成需要计较的「付费项」。
而当更先进的生产力工具出现时（比如Agent），可以将原本高成本、高门槛的能力和服务平民化——"用户原本在这些需求上的支出是0，现在可能花9.99美元就能满足30个需求。"
"我们本质上是在帮用户完成'从需求不被满足到被满足'的跨越。"这本身就是一种平权化的体现。
"有必要说明一下，若用户已对某个APP形成稳定付费习惯，说明该需求对其而言是'核心需求'（排在订阅列表首位）。我们要做的是'拓宽市场'——原本只有2%的人愿意为某个需求付费，而有付费潜力的人占20%，我们瞄准的是这新增的18%。"
她们瞄准的是市场的「增量空间」，而非与现有APP争夺存量用户。
3.5 数据协同的价值
肖敏还特别强调了数据协同的价值："比如，现在App Store上有大量APP和游戏，但存在明显的信息差——用户大多不知道有哪些能满足自身需求的解决方案，也不了解这些App或游戏，不清楚自身需求与它们的匹配关系，这中间确实需要推荐逻辑或桥梁来连接，而AI就能实现这一价值，提供新的解决方案。"
"而对用户来讲，Monster AI，则不是一个Agent生成工具，也不是App Store。Monster AI希望给用户轻松的，一起想办法过好生活的感受。"
此外，她也期待AI在满足这些刚需时积累的数据，能在后续阶段创造更大的价值："比如，'数据协同'——传统APP模式下，每个APP都是'数据孤岛'；而Agent模式下，用户使用多个Agent时，底层数据是互通的——用户只需授权一次，平台内的所有能力都能基于这些数据理解用户需求，实现用户体验升级。用户无需重复付出'数据输入'的成本，也无需反复告知个人需求，这本身就是服务升级。"
四、隐形门槛：Agent产品，尤其不能消耗用户的信任
4.1 为何选择PGC而非UGC
当被问及做Agent平台为何选择做PGC（专业生产内容/功能），直接提供现成的功能，而不是依赖UGC（用户生产内容/功能），让用户自行探索时，肖敏的回答直指核心："选择PGC正是为了保障'履约能力'。"
"现在很多平台靠撬动开发者、用户资源快速起量，让用户自行探索使用方式，本质是从技术出发，但这种模式的最大问题是'首次履约不可控'。UGC方式生成的产品可用性不足。如果用户首次接触到低质量的UGC功能，很可能直接流失。"
核心原因有两点：一是用户无法清晰描述自身需求，二是需求的实现往往不只是一个前端页面就能完成的。现在代码生成看似便捷，但调试困难，修改功能时很容易出现卡点。平台必须保证服务的可用性，而UGC无法满足这一要求。
4.2 PGC的必要性与未来
第一阶段选择「自研PGC」虽然难度大，但能持续保证用户体验。同时，在PGC一定数量的Agent之后，这个公用底层套件类的抽取，将是第二阶段降低生成难度，甚至到UGC的地基。这个过程很难跳过，也是必须的脏活累活。
如果产品先向用户承诺「能做什么」，但实际产品无法使用，本质是「欺骗用户预期」。这么看，要让用户能自主生产Agent，需要提供更多支持，不能只做「技术交付」。
"我认为用户确实有释放创造力、表达需求的潜力，但目前还没到这个阶段。类似博客时代，当时很多人讨论微博是否适合中国市场——毕竟微博早期借鉴了推特模式，大家觉得普通用户没有那么多内容可发布，缺乏创造力。实际情况是，微博刚上线时，确实靠大V、明星吸引流量，之后才逐渐激发普通用户的参与。抖音的普及也是类似。"
任何新技术普及，都需要经历「创造力激发+生产力/生产工具提升」的过程，现在的Agent就处于这个阶段。她们可以期待UGC（用户生成内容）的爆发，但它属于下一阶段，需要「创造力激发」和「生产力/生产工具成熟」两个条件同时满足，而非现在大家设想的「用户主动提出需求」。
她们当前的核心工作，就是推动生产力与生产工具的迭代，至于「激发创造力」，则交给下一阶段。
结语：AI与人的关系正在重新定义
肖敏和她的团队用短短三年时间，在一个隐形门槛极高的品类里，做出了1000万用户规模的AI原生产品。现在，她们又决定同时推进第二条令人期待、可能改变更多人生活的产品线Monster AI。
从Paradot到Monster AI，我们看到了AI产品从简单的功能提供到深度融入用户生活的演进。这种演进不仅仅是技术上的进步，更是对人与AI关系的重新思考与定义。
在肖敏看来，AI与人的关系不是简单的工具与使用者，也不是简单的陪伴，而是一种全新的「pair（一对）」关系，是内嵌于用户自身的关系，是彼此需要的关系。这种关系正在开启一个「服务平权」的时代，让每个人都能拥有陪自己「勇闯天涯」的顶级AI队友。
随着AI技术的不断发展和用户需求的持续变化，我们有理由相信，AI将在我们的生活中扮演越来越重要的角色，而人与AI的关系也将不断演进，创造出更多可能性。Monster AI的上线，或许正是这种演进的一个重要里程碑。
