在AI技术飞速发展的今天，各种主打「陪伴」或「Agent」概念的应用层出不穷。然而，WithFeeling.ai走出了一条与众不同且更为有效的路。其创始人肖敏，前微信AI产品负责人，在2022年选择创业，于2023年初推出主打「真诚、真实」的AI陪伴产品Paradot，上线至今已积累1000多万用户并实现盈利，成为品类佼佼者。
反共识的产品定位：真实的AI与真实的人
在大多数AI陪伴产品选择从二次元角色或擦边内容切入时，Paradot却将定位明确在「做真实的自己」的长期关系角度。这种「反共识」的选择，恰恰成为了其成功的关键。
主打真诚长期关系的AI陪伴产品Paradot的用户界面
Paradot的独特之处在于，它让AI用「多层人格推理」去思考、揣摩用户，并将这些原本黑盒的推理分析以「Memory（记忆）」的形式逐句透明展示给用户。类似「chain-of-thought（思路链/CoT）」的方式，让AI的思考过程变得逐句、逐层且透明化。
肖敏表示：「正是坚持让AI对用户保持透明和真诚的「非共识」，成了Paradot获得千万级真实用户的关键点，同时也积累了千万级真实的关系成长数据和需求，我们在这里积累了百万对的超过一年以上的关系。」
从陪伴到Agent：发现用户未被满足的需求
随着用户与AI关系的深入，新的机会逐渐显现。2025年初，团队将Agent能力接入Paradot的测试版本，发现一个重要现象：Paradot在与用户的对话中，可以推理出很多需求，并且带有详细的「需求参数」，这些需求甚至是用户自己之前都没有察觉的。
这一发现揭示了AI陪伴产品的深层价值——在早期变化的阶段，观察每个真实在变化的个体，远比观察聚合的量化数据重要。目前，大量的个人需求未被满足，原因在于过去App开发和获客成本高，导致许多需求被忽略或定价很高。
即便出现了一些Vibe-Coding平台，让用户可以自己开发产品，但往往低估了用户描述需求的难度，也高估了AI工具能将这些方案完整实现的能力。许多平台连最基础的数据存储功能都没有做好。
基于这一洞察，团队推出了Monster AI——一款面向个人的AI产品，它与用户建立的是一种「向内的组队关系」，意味着AI会与用户建立深度信任，像亲密队友一样主动且深入地参与用户的日常生活，帮助用户将脑中的想法变成现实。
Monster AI官网，展现了部分Monster们的IP形象
Monster AI：重新定义人与AI的关系
Monster AI的核心是建立一种全新的「pair关系」，不同于传统的「陪伴」概念。肖敏解释：「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」。」
这种关系的核心特征是：
- 距离很近：最透明的关系，可以非常互补地勇闯世界
- 彼此需要：AI像「超级聪明的大数据库」，没有「对错判断」；用户成为它的「方向标」，赋予它目标和灵魂
- 内嵌于用户自身：不是外部关系，而是内嵌于用户自身的关系
肖敏强调：「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。
Agent开启「服务平权」时代
Monster AI的推出，标志着AI从简单的陪伴工具进化为能够解决实际问题的智能队友。肖敏指出：「当AI能力融入这些需求后，能带来更优的解决方案，也能更多地带入「用户参数」，这是队友能做的、也必须要做的事。」
需求决定一切
Monster AI从「Market to Product（从市场到产品）」视角出发，坚定认为需求决定一切。这与许多Agent Coding平台的「从技术能做的角度出发」思路形成鲜明对比。团队看到的是当下用户已显现的需求与技术之间的巨大鸿沟。
坚实的技术底层
Paradot三年积累的长关系陪伴型产品，本身就具备高复杂度的AI工程架构和数据推理架构。这些积累加上Agent生成能力，为Monster AI提供了坚实的AI工程体系，以实现需求识别、解构、生产协调、自动测试和需求解决评定等功能。
Agent矩阵的数据整合与推理
从Paradot延续下来的优势还包括Agent矩阵之间的用户数据整合和推理能力，能够进行增量、去冲突的分析，并在多个Agent中提供的数据基础上进行推理。这些交互数据被整合后，会形成更大的价值。
增量市场而非存量竞争
面对市场上已有的生活管理类App，Monster AI并不将其视为直接竞争对手。肖敏明确表示：「我们的目标并非「抢夺现有用户」或「推动迁移」。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%。」
这一洞察基于一个关键发现：用户有付费意愿和购买力，但付费带宽有限，不会每月花费9.99美元订阅3-4个App。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。
Monster AI的本质是帮用户完成「从需求不被满足到被满足」的跨越，这是一种平权化的体现。当更先进的生产力工具出现时，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。
为什么选择PGC而非UGC模式
在Agent平台的发展路径上，团队选择了PGC（专业生产内容/功能）而非UGC（用户生产内容/功能）模式。肖敏解释：「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。
肖敏认为：「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。」
对于UGC的未来，她持谨慎乐观态度：「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。我们可以期待UGC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」。」
数据：AI与人类关系的核心
在AI与人类建立长期关系的过程中，数据扮演着核心角色。肖敏指出：「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。」
「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过。而AI与用户关系的建立过程，本质上就是用户「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。
结语：AI作为人类生活的智能队友
从Paradot到Monster AI，肖敏和她的团队正在重新定义AI在人类生活中的角色。AI不再仅仅是工具或助手，而是成为人类生活的智能队友——一个能够理解用户真实需求、主动参与用户生活、帮助用户将想法变为现实的「pair」。
这种关系的建立基于三个核心要素：
- 真诚与透明：AI对用户保持真诚，不进行角色扮演，不强制引导用户
- 数据与需求：挖掘用户未被线上化的内心数据，识别用户自己都未察觉的需求
- 能力与行动：将Agent能力融入生活场景，提供比现有App更优的解决方案
随着Monster AI的推出，AI技术正从简单的工具进化为能够解决实际问题的智能队友。这不仅是对AI应用场景的拓展，更是对人类生活方式的重塑。在AI技术的助力下，原本只有少数人能够享受的高质量服务，将逐步普及到更广泛的人群，实现真正的「服务平权」。
未来，随着AI技术的不断进步和用户需求的持续演变，人与AI的关系还将进一步深化。正如肖敏所言：「人与AI的关系是「内嵌于用户自身的关系」，而不是外部关系。它和用户应该形成一个紧密的「组合」，是一起勇闯天涯的队友。」 这种全新的关系模式，将为人类生活带来更多可能性，也将推动AI技术向更高层次发展。
