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，但WithFeeling.ai创始人肖敏却走出了一条与众不同且更为有效的路。作为前微信AI产品负责人，肖敏在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，短短时间内便积累了1000多万用户，并实现了盈利，成为AI陪伴领域的佼佼者。
真诚：AI与人类建立长期关系的基石
肖敏的创业理念非常「反共识」——她没有选择从更容易吸引流量的二次元角色或擦边产品切入，而是将定位明确在「做真实的自己」的长期关系角度。这种坚持源于她对AI与人类关系的深刻理解。
「在多年的C端产品管理经验中，我发现人与人的关系，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。」肖敏表示，「我认为这里AI是最优解。」
Paradot的核心创新在于让AI用「多层人格推理」去思考、揣摩用户，而这些原本在用户看来黑盒的AI推理分析，直接在对话中以「Memory（记忆）」的形式，逐句透明展示给用户。与「chain-of-thought（思路链/CoT）」类似的方式，让AI的思考逐句、逐层，并且透明化。
「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，」肖敏强调，「我们在这里积累了百万对的超过一年以上的关系。」
重新定义：AI与人类的全新关系
当被问及如何定义用户与AI的关系时，肖敏给出了一个独特的答案：「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。」
这种关系的核心是「距离很近」，是那种最透明的关系，可以非常互补地勇闯世界的小队友。肖敏进一步解释：「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。」
更令人深思的是，肖敏认为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，」她解释道，「AI与用户的关系建立过程，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。」
数据黑洞：AI挖掘的互联网新大陆
肖敏的洞察力在于她发现了互联网发展至今仍大量未被挖掘的「数据黑洞」——用户的内心数据。「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。」
Paradot通过透明化的AI记忆功能，让用户看到AI的思考过程，从而建立更深层次的信任
为了保持这种「真诚」，Paradot在产品设计上做了诸多努力。「我们让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。以我们的产品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，团队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，也是我们实现「真诚」的关键方式。」
从陪伴到Agent：AI能力的进化
在Paradot积累千万用户后，肖敏团队并没有止步不前。2025年初，他们开始将Agent的能力接入Paradot的一些测试版本中，发现了一个令人兴奋的现象：「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。」
「在早期变化的阶段，去观察每个真实在变化的个体，远重要于观察聚合的量化数据。」肖敏意识到，目前，大量的个人需求未被满足。「过去，由于App开发和获客成本高，大量的个人需求被忽略或者定价很高。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。很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，几个月前，他们开始准备一款新的产品——Monster AI。「Monster AI是一款面向个人的AI产品，它与用户是一种「向内的组队关系」，这意味着AI会与用户建立深度信任，像一位亲密队友，主动且深入地参与到用户的日常生活中，帮助用户将脑中的想法变成现实，一起经营生活。」
Monster AI展示了不同类型的AI助手形象，为用户提供个性化服务
组队关系：AI队友的核心特征
Monster AI的「组队关系」主要通过以下方式实现：
深度沟通：Monster AI会持续对用户进行深入了解，像朋友一样关心你的想法和需求。
主动授权管理：AI拥有像主人一样的视角和权利，甚至会像家人一样「唠叨」，主动帮你管理和推进事情。
Agent矩阵：平台提供Agent Matrix（智能体矩阵），包含不同的mini Agent来面向不同的细分需求。
据介绍，第一阶段的mini Agent都由平台开发者产生，来保证用户体验的一致性和完整性。本着「一事一解」的逻辑，用户的每一件小事儿都由每天绕着他转的AI队友来调动mini Agent 7*24小时管理：
需要减重，它帮你计算消耗；想吃得更健康，它来帮你规划；指导你每小时获取精神能量，甚至管理你晒太阳......
同时，Monster AI可以随着用户需求参数不断完善，以及不断孵化出新的mini Agent。而Paradot三年的关系成长数据+四层需求推理框架，也成为了Monster独有的AI底层积累。
服务平权：Agent开启的新市场
肖敏强调，Monster AI并非与现有付费App争夺用户，而是瞄准市场的「增量空间」。「我们将利用AI，让将原本只有2%的人愿意付费的市场，扩展到20%甚至更多。而当下全球健康、效率、生活类App的市场年收入已超500亿美元。」
这一洞察源于她对用户付费行为的深入研究。「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。」
「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。」肖敏解释道，「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。」肖敏强调，「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%。」
技术底层：Agent成功的隐形门槛
肖敏的团队只有7个人，但却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。这背后是他们坚实的技术积累。「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。」
特别值得注意的是，Monster AI的Agent矩阵之间的用户数据整合和推理，是从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。」
「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。」肖敏补充道。
PGC与UGC：Agent平台的发展路径
在Agent平台的发展策略上，肖敏选择了PGC（专业生产内容/功能）而非UGC（用户生产内容/功能）。「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。」
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，肖敏保持着开放但务实的态度：「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。我们可以期待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」。我们当前的核心工作，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。」
未来展望：AI队友的生活革命
从Paradot到Monster AI，肖敏的团队正在构建一个AI与人类共同生活的全新范式。「Monster AI，它的所有Agent都是基于「全心全意为用户思考」的AI逻辑开发的。我们的逻辑是：先纯粹地拆解用户需求，再梳理新技术（AI）满足需求的实现路径，然后落地验证。按照这个逻辑做出的产品，往往能超越现有解决方案。」
「更关注的是Monster作为「AI代理生产体系」的能力——如何更快速、高质量地满足用户需求，这才是它的核心价值。」肖敏表示，「此外，我也期待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。」
随着AI技术的不断进步，肖敏的愿景正在逐步实现：「每个人都能拥有一个AI队友，一起勇闯天涯，将生活中的各种需求转化为现实体验。这不仅是个人的福祉，也将是整个社会生产力的巨大提升。」
在AI与人类关系的探索之路上，肖敏和她的团队已经迈出了重要一步。从千万级陪伴产品到个人AI队友的革命，这不仅是一次产品的迭代，更是对人与技术关系的重新定义。正如肖敏所言：「AI的出现，让人们有机会重新认识自己，而认识自己，是人类永恒的课题。」
