与AI共处的正确方法：Teamily AI教你避免过度依赖与对立
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作者 ｜ 王兆洋
邮箱 ｜ wangzhaoyang@pingwest.com
势头已经在那儿了。接下来只不过是时机何时成熟的问题。
无论你此刻的感受如何，在AI行业最活跃以及最有资源的玩家判断里，AI agent与人类在一个网络里交互是一个必定会发生的事情了。
从ChatGPT的群聊功能，到腾讯元宝派的激进社交尝试，到争议满满的MoltBook，再到“成立4个月融资4.8亿、估值44.8亿”的硅谷创业公司Humans&，以及此前爆火的斯坦福小镇研究团队核心人员创办的，一亮相就拿了1亿美元融资的Simile...... AI和人类在一个即时通讯的社交网络里共存，其实已经是今年AI应用的最重要方向之一。
这些产品都在尝试让AI Agent们更自主地出现在网络里，但至少目前来看，它们的“体制”都还是由人设计。
这也就意味着，这个网络里人与Agent的关系，是由这个产品的创造者定义的。如果这是未来，那么这个关系的模式如何设计，就很重要。
在同样可以归类为这类产品的Teamily创始人何朝阳看来，今天已经出现了左右两条路线：
一类把AI当上帝，一类把AI当奴隶。
MoltBook火热时那种“AI Agent马上就要统治人类”的喧闹，就是前者；OpenClawd流行中，大家各种“PUA” AI agent的方式，属于后者。
他觉得这都有问题。他想走第三条，中间路线。
“有温度的中间路线。”
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产品：IM形态的人与AI共生网络
当我打开Teamily的界面时，它看起来就是一个即时通讯软件。
界面就是典型的IM布局，左边是好友和群聊列表，右边是对话窗口。但仔细看，好友列表里除了真人头像，还有一些带有明显“agent”标识的账号——它们是你的AI助理、你的工作搭子、你的家庭助手。
而因为有Agent存在，那些你在所有AI大模型产品里看到的功能，这里也都可以找到，在一个叫做discovery的版面，有类似AI skill市场的各种功能模版。
在最新总结的四大场景里，包括家庭、工作、兴趣社区、朋友沟通。每个场景里agent都可以以不同角色介入。
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记忆，Agent分层，主动式AI和Agent蜂群
这些其实并不新鲜。不过比较让我印象深刻的是何朝阳给我展示的记忆功能——它不只把记忆能力作为藏在背后的底层技术，它还把它做成了一个你可以直接交互的界面。
在Teamily里，你可以打开一个“记忆管理”视图，看到personal agent记录下来的所有对话要点、情绪变化、待办事项。你可以搜索、总结、甚至把A群的记忆“转发”给B群。何朝阳称之为“全域记忆”，并且强调“这是一切壁垒的基础”。
他认为，为什么记忆如此重要？因为没有记忆的AI就是一个冷冰冰的LLM，每次对话都是重新开始。而在Teamily里，你的personal agent能看到你在所有群聊里的聊天记录（当然，他表示，这里的隐私边界也会被严格设计），它会把这些记忆沉淀下来。当你以后问它任何问题，它都带着这些上下文。
另一个让我印象比较深刻的设计是这些agent的分层。这个产品里的agent分为几类：
Personal agent：你的“上帝视角”代理，它就是你，能看到你所有的群聊和单聊，但不会泄露隐私。它是你的个人助理，随时可以调用。
Group agent：只存在于特定群聊里的代理，它只读取这个群的上下文，为这个群服务。比如工作群里的“Team Agent”，能总结工作里的讨论、回答新人问题。
Cross-group memory sharing：如果你想把一个群里的记忆分享给另一个群，可以通过“转发记忆”的方式实现。分享后，目标群里的agent就能基于这段上下文继续工作。
这种分层设计既保护了隐私（群和群之间的信息不互通），又实现了协作（需要时可以分享）。
除此之外，Teamily还有主动式AI——不需要你@它，它会在合适的时机主动插话。比如你在群里发了一个长视频，它会主动帮你总结；到了约定的时间，它会主动提醒你。何朝阳说，这背后是个很挑战的技术问题：什么时候该说话，什么时候该闭嘴？Teamily做了很多工作，让agent更像一个“人”一样参与对话。
此外，最近几个新的模型都在强调的agent蜂群的能力，Teamily里也有。他展示了一个多agent并行协作的功能——你可以同时召唤多个agent一起干活，形成一个复杂的计算图，最终汇总成一份PPT或报告。何朝阳认为，人们今天的焦虑不是token用得太快，而是token没用完。“你用得越多，你的认知就成长得越快。”
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论文万引不如有人付费
这些功能是他对人和AI如何共生的“哲学层面”思考在产品上的细化。他认为AI既不是高高在上的神，也不是被你呼来喝去的奴隶，它应该一个有温度的伙伴，能记住你的一切，能在你需要的时候主动出现，能和你一起协作。
这些功能背后都需要很强的技术支持。在被问到Teamily如何和同样在做这些技术的大厂竞争时，何朝阳认为这最终不是一个单纯比拼技术能力的事情。而这个感悟来自他过去几年的创业经历。
何朝阳做过联邦学习（在分布式数据网络下训练模型），做过模型服务基础设施平台，也做过multi-agent平台。这些经历让他对模型训练、部署、服务有很深的理解。他认为，技术本身不是壁垒，真正的壁垒是“把复杂技术简单表达给用户的能力”。
“要你把一个非常复杂、包含数学公式和软件架构的东西，摆到用户手里只需要点一个按钮，这个难度远高于一个科学家发三万引用量的文章。”
全域记忆、主动式AI、多agent并行——每一项都是学术界讨论很多的前沿技术，但要把它们用好，落地到那些很朴素的家庭、办公场景里，需要的是细致入微的工程和产品能力。更重要的，是对用户需求的更好的理解和满足。
在做Teamily之前，何朝阳在中国互联网待了7年，在腾讯和百度都负责过核心业务，然后去美国读了个PhD，之后在亚马逊、Meta工作后开始创业。此前的创业方向都是to B，但他觉得光是闷声赚钱的to B有些没意思，服务这些大客户的时候，“把一个梦想卖给他，哪怕他付给我100万美金我都觉得亏了”。最终他决定自己做C端，把技术送到普通人手里。
所以现在相比于技术的厉害与否，他更相信的一个指标是，具体的一个个用户是否愿意为你付费。
“我过了那个炫技的阶段了。我也发了很多论文，引用过万，做开源，跟别人debate，这些事情我都做过了。我现在就想做一个产品，让人非常丝滑地用起来。我不care别人怎么评价我背后用了什么技术，我就希望普通人觉得这个产品好用，愿意为此付费。”
Teamily能不能成，现在来说还太早。但至少，在“AI和人类如何共处”这个问题上，它提供了一个值得认真对待的答案。当这个方向在接下来的某个时间点上彻底热闹起来的时候，他已经在那里等着，这对今天的AI创业公司来说，可能才是更重要的。
点个“爱心”，再走 吧
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