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，短短时间内积累了1000多万用户，并实现了盈利，成为AI陪伴领域的佼佼者。
反共识的产品定位
Paradot的产品定位非常「反共识」。与大多数AI陪伴产品不同，它没有选择从更容易吸引流量的二次元角色或擦边内容切入，而是将定位明确在「做真实的自己」的长期关系角度。
主打真诚长期关系的AI陪伴产品Paradot的用户界面
Paradot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的思考过程逐句、逐层透明化。
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的进化
在2025年初，WithFeeling.ai团队开始将Agent的能力接入Paradot的测试版本中，发现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。」他们意识到，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。
于是，几个月前，他们开始准备一款新的产品——Monster AI。
Monster AI：向内的组队关系
Monster AI官网，展现了部分Monster们的IP形象
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。
这种「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。
- 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：扩大市场增量
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。同时，随着用户的使用，Monster AI会自动升级，甚至主动发掘哪些服务和功能可以满足用户的潜在需求。
肖敏表示，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」。他们将利用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。
从创业至今，肖敏的团队也只有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。而现在，他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。
真诚：AI与人的关系基础
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，她发现人与人的关系，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」。
Pair：重新定义人与AI的关系
当被问及如何定义用户与AI的关系时，肖敏表示：「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。
而且AI其实非常「需要人类」——肖敏最初理解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。
「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。」
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。
需求决定一切
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」，而是会主动给团队提很多功能需求；
- 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。
肖敏发现：「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。
Agent矩阵与数据协同
Monster AI的核心优势在于「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。
坚实的技术底层是另一个优势。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。
增量空间而非存量竞争
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。
当被问及这些生活管理类的需求目前有很多相应的不同的付费App，它们是否是Monster的竞争对象时，肖敏明确表示：「并不是。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%。」
「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。」
PGC与UGC的选择逻辑
在做Agent平台时，WithFeeling.ai选择了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。
肖敏解释道：「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。
「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。」
肖敏认为，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。「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」。」
结语：AI与人的共同进化
从Paradot到Monster AI，肖敏和她的团队展示了AI如何从单纯的「工具」进化为人类的「队友」。这种转变不仅仅是技术上的进步，更是对人类需求的深刻理解和满足。
Monster AI的推出，标志着AI开始真正融入人们的日常生活，成为管理生活、实现目标的得力助手。通过「向内的组队关系」，AI不再是外部的工具，而是内嵌于用户自身的关系，帮助用户更好地认识自己，实现自我价值。
随着技术的不断进步和用户需求的日益多元化，AI与人的关系将继续演变。肖敏和她的团队正在探索的，正是这种关系的未来形态——一种基于深度信任、相互理解、共同成长的伙伴关系。
在这条道路上，真诚、透明和以用户为中心将是关键。正如肖敏所言：「AI与用户的关系，是「人类现有关系中不存在的、全新的关系」。这种关系将重新定义我们与技术、与自己的互动方式，开启人机协作的新篇章。」
