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，短短时间内便积累了1000多万用户，并实现盈利，成为AI陪伴领域的佼佼者。
真诚：AI与人类长期关系的基石
Paradot的产品定位在众多AI应用中显得尤为「反共识」。肖敏团队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。
"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。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。"
主打真诚长期关系的AI陪伴产品Paradot的用户界面
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的思考过程变得逐句、逐层且透明化。
"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，"肖敏强调，"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。"
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'。"
她解释道："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。"
这种关系的独特性在于，它不是传统意义上的外部关系，而是内嵌于用户自身的关系。"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。"
肖敏进一步指出："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。"
从陪伴到Agent：AI能力的进化
Paradot的成功为WithFeeling.ai积累了宝贵的用户数据和关系洞察。在2025年初，团队开始将Agent的能力接入Paradot的测试版本，发现了一个重要现象："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。"
这一发现促使团队开发了新产品——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官网，展现了部分Monster们的IP形象
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。
服务平权：Agent带来的市场变革
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。这是我们在调研、打造产品过程中发现的关键结论，甚至颠覆了我之前的认知。"
"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。"
Agent技术的出现，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。"
肖敏进一步指出："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%。我们瞄准的是市场的'增量空间'，而非与现有APP争夺存量用户。"
隐形门槛：Agent产品的核心竞争力
在谈到Agent平台的发展策略时，肖敏明确选择了PGC（专业生产内容/功能）而非UGC（用户生成内容/功能）的路径。
"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。"
她认为，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'。"
数据协同：打破传统APP的信息孤岛
传统APP模式下，每个应用都是「数据孤岛」，用户需要在不同的应用中重复输入相同的信息。而Agent模式下的数据协同，则彻底改变了这一现状。
"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。"
这种数据协同能力，使得Monster AI能够更精准地理解用户需求，提供更个性化的服务。例如，一个闹钟APP永远不会知道用户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。
技术架构：Agent产品的坚实后盾
长关系陪伴型产品本身具备高复杂度的AI工程架构和数据推理架构，这些在Paradot中的积累，以及Agent生成能力，为Monster AI提供了坚实的AI工程体系基础。
"坚实的技术底层是Agent产品的核心竞争力，"肖敏强调，"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。"
此外，"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，能够提供增量、去冲突、在多个Agent中提供的数据推理能力。
未来展望：AI与人类的共同进化
从七人团队打造千万级用户的AI陪伴产品，到推出革命性的个人AI队友，肖敏和她的团队正在探索AI与人类关系的全新可能。
"Monster AI不是Agent生成工具，也不是App Store，"肖敏表示，"Monster AI希望给用户轻松的，一起想办法过好生活的感受。"
随着AI技术的不断进步，人与AI的关系也将持续进化。从最初的工具，到伙伴，再到今天的「队友」，AI正在以更加深入的方式融入人类的生活。而Monster AI的推出，标志着这种关系进化进入了新的阶段——AI不再是被动响应用户需求的工具，而是主动参与用户生活、帮助用户实现目标的「队友」。
在这个AI与人类共同进化的时代，肖敏和她的团队正在探索的，不仅是技术的边界，更是人类生活方式的可能。正如肖敏所言："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，是我创业的初衷。也可以更直接地理解为'勇闯世界的队友'。"
