何向阳说话时，语言的节奏快而密集。在我们交流的前半个小时里，他一口气介绍完新产品 Teamliy.ai 的全部，但我只得到了一个模糊的感受：听起来技术很厉害，但我为什么要用它？ 何向阳的履历很丰富，早年他在华为做过手机通讯工具，在百度从事过地图和打车业务，在腾讯期间的工作则涉及地图、游戏、云和 AI Lab 等业务。 后来他去了美国读博士，期间在谷歌、亚马逊、Meta 参与过如联邦学习（一种解决模型训练中的数据隐私难题）、PyTorch（让大模型能在合理时间和成本内训练出来）等大模型的基础设施的研究和工作。 这是一个形态上很像微信的产品，只不过你的通讯录里一开始全是 Agent——比如给你做 PPT 的 、帮你做旅行规划、健康管理的、投资咨询等等多个场景下的 AI 助理。 这些功能当然很有用，但它不会让我觉得这是一个社交产品或通讯工具，因为后者的核心，是你和你的朋友、家人或者其他现实中的联系人都汇集在这里。而这些和不同 Agent 的对话框，我可以在很多产品里找到，为什么要用它呢？ 朋友群里，讨论去哪吃饭时，AI 助理结合聊天内容推荐合适的地点；大家利用 AI 一起 P 图。家人群里，一起基于某个主题给孩子创作绘本；主动进行事项规划、提醒接下来要干什么事，并 @ 对方。 兴趣群里，和伙伴一起学习 AI ，或者分享投资相关的信息；工作群里，多个 agent 与真人共同完成一个复杂的工作；跨部门合作时，AI 能提前同步信息，回答问题。 此外 AI 助理基于对你过往所有聊天的理解，帮你找到想要找的人；你也能自己创建新的 agent、创建自己和 agents 的群聊；基于你过往所有的聊天，你能随时询问 AI 助理。 总结起来，过去人与人、人与 AI 的关系将从单向连接演变成一种多点交互的关系：多人与多个 Agent 将共存于同一个空间，进行交流、理解。 何向阳解释说，在技术能力上，是因为这个 AI 具备了能够理解语音、视频、文字、链接、文件等 50 多种文件格式的能力；此外，它还能够区分群里谁是真人、谁是 AI ，并处理多轮次的复杂交互，理解社交语境下的意图。 这和目前腾讯推出的 “元宝派” 有很类似的地方——但 Teamliy AI 另一个差别化在于，可以让多个 Agent 在群里同时干活；让多个 Agent 基于一个复杂的任务进行协作；因为它拥有用户在不同的群和不同的聊天中的全局记忆，因此它也能够打破协作中壁垒。 何向阳认为他在其中看到的一个大机会是，当前的 AI 只让个人成为 “super human”，但还没有解决群体协作的问题；而在群聊场景、人和人连接的场景，AI 会发挥更大作用，“这里面有诞生下一个字节的机会”。 在他看来，AI 的发展经历了三个阶段：第一阶段是能跟你聊天的（对话式 AI）；第二阶段是能帮你干活的（单体助手）；而现在，他们在进入第三个阶段——能让一堆 AI 配合一群人一起干活的 “协作网络”。 “Teamliy” 的名字是 team 与 family 的结合，何向阳相信家庭、朋友和同事都能够通过这一个产品来完成交流，“美国的定义，只要是人和人的连接协作，都可以被定义为社交。” 相比过往很多在社交产品中放一个 AI 、做一个 Bot 插件的测验考试，Teamliy.ai 的确在能力上的确有了非常大的超出性，它对于一个社交群能够做、能够玩的事情，也有了很大的拓展。 在问到最有击穿力的功能后，何向阳举了上述 12 个用例中的几个，我被 agent 能帮我主动找人、主动去社交这个功能打动——但前提是，它得先理解我，这里也得有我找的人的联系方式，这又回到了一开始的问题，起初为什么大家要迁移过来。 在试用阶段， 我在 Teamliy 里用其中的财务助理完成一个任务后，额度就已经用完了；如果是我，几乎就没有动力邀请朋友或者家人上来——这太贵了。 作为一个用户，我也许会为 Teamliy 在复杂工作协作上的能力付费，但在非工作场景的交流，不论是 P 图、选吃饭地点、与家人一起创作绘本、制定提醒事项，仍然都显得只是锦上添花，尤其当它还需要付费使用时。 但何向阳坚持认为，他们要做全部的场景，“我们认为这些场景应该全域伴随，才能让 AI 变得更强大，更好的服务于我们生活和理解。” Teamliy 因此瞄准的用户目前是中产阶级。过去只有极少数富有阶层能请得起保姆、司机和私人秘书，他觉得但 Teamily 最大的价值，是让中产阶段也拥有自己的 “数字助理团”。 他核心想要做的是，让一群人和一群 Agent 在一个平台上协作，而当前 IM 是一个相对合适的工具，“我看到 AI 这一轮的终局就是人和多个 AI 的协作，一群人和 AI 协作；但怎么相处呢？我觉得需要一个平台。” 换句话说，做社交产品本身并不是何向阳的追求，做一个符合未来新的关系——多人、多 Agent 共存的网络——的平台才是他真正的目的，“AI 和社交，现在还是 AI 多一点。” 因此他也觉得，他们的新产品 Teamlily.ai 不是在传统社交的延长线上，不是测验考试用一个功能去抢微信或者 whatsapp 的用户，而是 “去重新定义人和 agent 的一个共生的关系”。 晚点：理论上，微信如果拥有你们这个能力，他的影响力是非常爆炸式的，因为他已经有社交关系在了，你觉得微信能做出来这个东西吗？ 何向阳：十多年前我也在腾讯待过，我们当时做过一个微信我的车的功能。就是在微信场景加一个车的 assitant，类似于 agent 的一个助理，可以控制车。 比如在上车前给小程序发条消息——帮我上车前把空调打开，播放周杰伦的某首歌，帮我把路线规划到机场等等。你上车的时候点火，一切都 ready 了，就听着歌，过程中你还可以按长按那个驾驶按钮去发微信语音，我们当时都做到了。 后来我切换到创业者身份，随着经验积累，才意识到大厂都有 “创新者的窘境”，微信包括整个腾讯集团的一个巨大的包袱在于，已经成熟的商业模式与产品矩阵是创新最大的阻力。 它每一个交互下，每一个点的按钮的改动都触及到上亿美元的 business model（商业模型）。所以它不那么容易，包括最近元宝派被微信封掉，也是因为它影响了它的流量模型。它每一个改动都相当于自我革命。 这就是为什么元宝派从一个半熟人兴趣社区开始切入，而微信更多的是熟人社交，QQ 是年轻人。腾讯在这个点的测验考试是比较克制的，先用一个社区开始打，比如说我给你发一个元宝派的 demo。 何向阳：腾讯的 AI 的投入是刚刚起步，这个场景是在他们想做的。但你可以看到，我们刚才那么多场景里面，包括多模态的理解、多角色的理解，这个在学术上就是一个很前沿的研究。美国的 Humans& 他融资 5 亿美金也才开始训这个 model，所以技术上的挑战是非常大的，一切也才刚刚开始萌芽。 第二层就是你怎么理解好这么多上下文，并且能够规划复杂的任务，把这个任务正确的调到对应的 agent，并且能够跟人类去分配任务，能不能调用 skill，一起串联起来完成最终任务；包括这个 global memory（全局记忆 ）、context learning(上下文学习）这个在学术上都是开放问题。 晚点：你们既想要解决工作中的复杂协作，又想做一些朋友或者是家人之间的这种连接，我觉得这个是其实是非常不同的两种的场景，你们的定位到底是什么？ 我自己有大量的痛点是关于怎么跟朋友相处，怎么跟家里人相处，包括怎么样去构建自己的兴趣社区，包括在工作中的一些问题。 何向阳：我觉得社交是这样的，我们的出发点其实是从人的连接和协作的角度。我们觉得现在的 AI 它只解决了个人，就是让每个人成为 super human, 对吧？但是现在 AI 还没有办法为一个人群体去协作，比如说群聊场景，人和人的连接的场景。其实 AI 会发挥更多作用，我们会觉得我们要解决问题，是在讲讲这个场景的问题。 晚点：社交和协作还是不太一样的。AI 可以提高协作效率很好理解，但是，当我和朋友的关系，变成我和我的 agent、我的朋友和我的朋友的 agent 一起交互时，到底什么改变了？ 何向阳：我觉得你可能要看一下我们的例子。起码我最近很长时间我们在用 teamily，我已经把我的生活、工作、包括家庭所有的环节全部搬上来。 何向阳：如果要表达的这么通俗的话，我觉得是非常渴望跟自己的朋友和家人，包括同事一起拖一个 AI 到群里来一起来沟通。 我们确实有曾经讨论过有几千个 user case，可以想象到 AI 和进入到人的连接和办公场景有太多的优势，根本就做不完。这也是我当时看到这个赛道比较兴奋的点。 但其实当我们把这个问题收敛下来后，就像你提出聚焦，我们也比较冷静来看，会发现，就是把它简化为去影响人的连接和协作。 比如在这个平台上，如果你能支持用户去创造各种各样的 AI 助理，去满足生活过程中、工作过程中的各种各样的问题，我们平台只提供前期的 80% 的功能，然后这种个性化需求交给大家，它就慢慢变成一个平台。