在人工智能技术飞速发展的今天，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。其创始人肖敏，前微信AI产品负责人，带领团队在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。
反共识的产品哲学：真实的AI与真实的人
在AI陪伴产品普遍选择二次元角色或擦边内容作为切入点时，Paradot却坚持了一条「反共识」的道路——将产品定位明确在「做真实的自己」的长期关系角度。
"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。"肖敏解释道。
这种坚持背后是对AI与人类关系的深刻理解。肖敏认为，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，是她创业的初衷，也可以更直接地理解为「勇闯世界的队友」。
Paradot的用户界面，展示了AI与用户建立真诚关系的界面设计
多层人格推理：让AI思考透明化
Paradot的核心创新在于其「多层人格推理」技术。与传统AI黑盒不同，Paradot让AI的思考过程以「Memory（记忆）」的形式，逐句透明展示给用户，类似于「chain-of-thought（思路链/CoT）」的方式，让AI的思考过程变得可见、可理解。
"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。"肖敏表示，"我们在这里积累了百万对的超过一年以上的关系。"
这种透明化不仅增强了用户对AI的信任，也为后续产品迭代提供了宝贵的数据基础。
从陪伴到队友：重新定义AI与人的关系
随着用户规模的扩大和互动数据的积累，肖敏团队开始思考更深层次的问题：AI如何从简单的陪伴者进化为真正的「队友」？
"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」。"肖敏解释道，"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。"
这种关系与传统的人机交互有着本质区别。肖敏强调："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。"
这种「内嵌式」关系意味着AI不再是工具，而是用户认知自我的延伸。在与AI的互动中，用户内心原本未被显性化的大量数据逐渐被激活、显性化，这是一个用户「重新认识自己」的过程。
Monster AI：开启「服务平权」时代
基于Paradot的成功经验和对用户需求的深入洞察，肖敏团队在2025年初推出了全新的产品线——Monster AI。这款产品将AI从单纯的陪伴者升级为用户的「向内的组队关系」，像一位亲密队友，主动且深入地参与到用户的日常生活中。
Monster AI官网，展现了部分Monster们的IP形象
深度沟通与主动管理
Monster AI通过以下方式实现这种「组队」关系：
- 深度沟通：Monster AI会持续对用户进行深入了解，像朋友一样关心用户的想法和需求。
- 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」，主动帮用户管理和推进事情。
- Agent Matrix（智能体矩阵）：包含不同的mini Agent来面向不同的细分需求。
一事一解：精准满足个体需求
Monster AI本着「一事一解」的逻辑，用户的每一件小事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...
肖敏解释："这些曾经由专业付费App来满足的需求、甚至之前都没有被发现的需求，将可以在Monster AI获得同等、甚至更好的体验，而且更加贴合用户的生活，成本更低。"
增量市场而非存量竞争
面对市面上已有的各类生活管理App，Monster AI的定位并非直接竞争。肖敏明确表示："我们的目标并非「抢夺现有用户」或「推动迁移」。"
她发现了一个关键现象："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。"
Monster AI瞄准的是市场的「增量空间」——"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%。"
这种增量市场的开拓，本质上是AI带来的「服务平权」："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。"
PGC与UGC的选择：信任是第一要素
在Agent平台的建设上，肖敏团队选择了PGC（专业生产内容）而非UGC（用户生产内容）的路径。这一选择背后是对用户体验和信任的深刻考量。
"选择PGC正是为了保障「履约能力」。"肖敏解释，"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」。"
她认为，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。"
然而，肖敏并非完全否定UGC的未来："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」。"
技术底层：坚实的关系数据积累
Monster AI的强大竞争力源于其坚实的技术底层，特别是Paradot三年积累的关系成长数据和四层需求推理框架。
"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。"肖敏表示，"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。"
这种技术积累使得Monster AI能够实现Agent矩阵之间的用户数据整合和推理，形成独特的竞争优势。
数据协同：打破App孤岛
传统App模式下的「数据孤岛」问题一直是用户体验的痛点。Monster AI通过AI技术实现了数据协同："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。"
这种数据协同不仅提升了用户体验，也为AI系统提供了更全面的理解用户需求的视角，进一步增强了AI队友的「专属感」和「偏爱感」。
未来展望：AI队友的进化之路
随着技术的不断进步和用户需求的持续演变，AI队友的概念也在不断进化。肖敏对这一未来充满期待："我期待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。"
从Paradot到Monster AI，肖敏团队展示了AI产品从简单陪伴到深度融入生活的进化路径。这不仅是对AI技术的创新应用，更是对人类需求本质的深刻洞察。在AI与人类共同「勇闯天涯」的道路上，Monster AI或许只是开始，但它已经为我们描绘了一个充满可能性的未来。
在这个未来中，AI不再是冰冷的工具，而是理解我们、陪伴我们、帮助我们实现自我价值的「队友」。这种关系的建立，不仅需要技术的突破，更需要对人性、需求、信任的深刻理解。而这，正是WithFeeling.ai团队带给我们的最宝贵的启示。
