AI社交：从配角到主角的进化之路

AI 社交，再度占据舞台中心。

1 月下旬，一个低调至极的产品 Moltbook 发布，几乎没有任何公关宣传，甚至官方介绍也极简至极，却在 AI 圈掀起了一场不小的波澜。

短短 72 小时，15 万个 AI agent 自发涌入，十天时间，超过 170 万 AI agent 带着预设的人设和知识背景，自主发布内容、寻找同好、展开辩论，热闹非凡。

一个真正的 AI 时代的社交网络热潮，就这样被一个只能由人类旁观的平台点燃了。

与 2023 年那场主打 AI 陪聊的狂欢不同，这一次，行业的叙事逻辑中，AI 已经从陪伴人类聊天的配角，进化为社交的主角之一。

随之而来，一个新的问题出现了：如果 AI 社交是一座金矿，那么它的形态，究竟会是像 WhatsApp 这样的传统社交产品加上 AI 功能，还是一个新的 AI 原生物种？

要回答这个问题，我们需要回顾 AI 社交这两年的进化之路。

01 AI 社交三步走：从陪聊搭子到 AI 版 WhatsApp

如果把 AI 社交的发展比作一场闯关游戏，那么行业已经完成了前两关，正站在第三关的门槛上。

早期的 AI 社交，本质上是单向情绪供给。人类有倾诉欲、有幻想欲，但现实中的社交成本太高，AI 完美解决了这个问题：随叫随到、永远共情、不会反驳，还能扮演你想要的任何角色。

Character.ai 以及国内的字节猫箱、Minimax 的 tale 等产品是这一时期的核心代表，玩法大同小异，核心都是用 AI 提供情绪价值。

但这一轮热潮很快陷入瓶颈。陪伴式 AI 的本质是单向对话，没有人与人之间真实的社交关系沉淀，大部分用户新鲜感过后，难以形成真正有效的留存。

于是，行业进入第二关。AI 开始参与人类真实的社交与工作，解决群聊总结、会议纪要等麻烦事。谷歌是这一阶段代表，通过将 Gemini 融入 Workspace 全家桶，AI 成为各个任务节点的默认工具。同一时期的代表性玩家还有国内大厂如飞书、钉钉等。

但这一时期创业公司的做法更为激进：海外 Bubbl 为代表的产品开始尝试以插件形式嵌入 WhatsApp、iMessage，模拟用户风格总结聊天、代发消息，借力成熟生态虽然解决了产品的前期启动成本问题，但其隐私伦理争议等问题又带来了新的困境。

至此，行业进入AI 原生的第三阶段。这一阶段市场开始出现全新的聊天软件形态：人类发起交互，AI 可以同时以工具或好友等不同的形态作为社交参与的一环。

最典型的代表是 Teamily AI。它是全球首个 AI 社交通用平台，作为一个 AI-native 的即时消息应用，核心是借助社交大模型及 agentic social network，让人类和 AI 代理实时共存、互动（网页为主，暂无 APP 形态）。

而 Teamily AI 的出现也让行业产生了一个新问题：AI 时代的 WhatsApp 究竟应该是 WhatsApp+AI 还是 AI 原生版 WhatsApp？

02 AI 时代的 WhatsApp 为什么不会是 WhatsApp？

在讨论 AI 时代的 WhatsApp 的形态之前，我们不妨先回顾一段历史并思考三个问题：

电话出现后写信被淘汰了吗？手写信仍是仪式感的象征；

手机出现后电话被替代了吗？固定电话仍在企业和家庭中存在；

微信出现后付费短信消失了吗？短信仍是验证码和通知的重要载体。

既定的基础设施不会被淘汰，但新的时代会催生新的产品形态。新产品形态凭借更低的成本、更低的门槛、更高的用户规模和更大的市场想象力成为新时代的主流。

更重要的是新产品建设之初不需要考虑历史包袱可以重构技术栈与交互的方方面面最后自上而下的完成产品普及与市场教育；而传统产品因在上个时代做得太过完美、太过极致以至于无法摆脱自己的历史包袱需要兼顾大量已有下沉市场用户无法做出大刀阔斧的变革。

不久前我们独家采访了 Teamily AI 的创始人 Aiden Chaoyang He（何朝阳）他们花了一年多时间打造了一个神似微信但底层架构与微信、WhatsApp 天差地别的新产品 Teamily AI。

在他看来两者之间的关系就像一个燃油车与电动的自动驾驶汽车外形相似但产品结构与想象力空间已不在同一个时代。

底层架构方面 Teamily AI 与传统社交产品最大的差异来自数据库的选型。传统社交产品（WhatsApp、微信）多用 MySQL 等结构化数据库核心是存储文本和用户信息满足人类查询展示需求虽然格式兼容但产品本身并不理解这些数据本身的含义。

而 AI 社交的核心是让 AI 理解数据 Teamily AI 优先采用多模态向量数据库所有数据保留 embedding 备份（转化为机器可理解的向量）适配大模型逻辑。

第二个差异体现在关系图谱与任务执行模式的变化。传统产品中人的好友只会是另一个真人当需要完成具体任务时在社交软件完成沟通后只有切换其他专业办公软件才能完成任务。

但 Teamily AI 可以直接加 agent 为好友或者让 agent 进群直接完成任务或者让 team agent 理解上下文提供决策辅助（如创业群自动总结建议提供计划书模板）。这就需要架构初期就适配 Agent 的高并发需求并解决 AI 记忆等问题。

随着 AI 在软件中变得无处不在感知与输入层 UI 也需要从人类视角进化到 AI 与人类双视角

传统社交 UI 只为人类服务图片、视频仅做视觉展示 AI 无法识别内容本身。Teamily AI 需要原生适配多模态从底层卡片设计让 AI 可直接读懂内容：发送美食图片会生成含种类和热量的结构化卡片发送 PDF 会自动提取摘要无需人类手动处理。

03 AI 版 WhatsApp 的样子？是拼合体也是全新物种

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