编辑｜+0、Youli
各人是否察觉到， ，，，， ，2026 年伊始， ，，，， ，AI 的进化逻辑正爆发玄妙转向。。。。 。
从海内风头正劲的元宝派， ，，，， ，到硅谷讨论热度居高不下的 OpenClaw、Moltbook， ，，，， ，再到 AI 首创公司 Humans & 打造的社交智能融资额靠近 5 亿美元， ，，，， ，以及刚刚爆发的， ，，，， ，定位为「The Simulation Company」的 Simile 推出其 AI 模拟平台做社会模拟， ，，，， ，并获得 1 亿美元融资， ，，，， ，投资人包括美国顶级基金及斯坦福李飞飞教授等。。。。 。
似乎业界已不再知足于仅仅将 AI 作为一个单独的工具， ，，，， ，而是最先探索：当 AI 最先走进人类的真实交互场景中， ，，，， ，与人类爆发种种各样的互动时， ，，，， ，会爆发什么？ ？ ？ ？？？
基于此， ，，，， ，一场围绕人与 AI 的社交新叙事， ，，，， ，正悄然铺开……
最近， ，，，， ，机械之心注重到这类玩家中一个颇具代表性的产品。。。。 。
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从视频中可以看到， ，，，， ，一群朋侪在群里谈天， ，，，， ，从目今的热映影片聊到各自最喜欢的影戏， ，，，， ，气氛轻松、自然。。。。 。而就在话题逐渐升温时， ，，，， ，一个 AI 智能体适时、自动「加入」到群聊中， ，，，， ，并凭证谈天内容的上下文自动推荐了相关视频片断与配景音乐， ，，，， ，直接嵌入到谈天界面中。。。。 。另一边， ，，，， ，朋侪们还在继续讨论， ，，，， ，并可以边谈天涯寓目视频内容、收听音乐。。。。 。
整个历程， ，，，， ，AI 智能体并没有被刻意叫醒， ，，，， ，也没有通过重大的指令触发， ，，，， ，它就这么「丝滑」地融入到谈天中……
这就是首创公司 Teamily AI 最新推出的全球首个 AI 原生即时通讯应用（IM）——Teamily AI， ，，，， ，意图构建一小我私家类与 AI 智能体共生的社交网络。。。。 。在这个网络中， ，，，， ，AI 不再是一个外部工具， ，，，， ，而是群体中的一员， ，，，， ，人类与 AI 智能体相互协作、实时共存、互动。。。。 。
AI 下一站不是更强模子， ，，，， ，而是更强协作
已往两年多， ，，，， ，海内外围绕大模子的竞赛险些都是线性的：更快、更强、更逼真…… 从 ChatGPT 到 Sora， ，，，， ，再到 Claude， ，，，， ，大模子手艺的每一次奔腾， ，，，， ，都是在一直放大人类个体能力， ，，，， ，甚至朝着把人类酿成「超等个体」的偏向演进， ，，，， ，一小我私家甚至可以完成已往需要一个团队才华完成的事情。。。。 。但关于团队协作来说， ，，，， ，聚会依旧低效、群聊依旧杂乱、信息依旧疏散…… 可以说 AI 确着实让小我私家变强， ，，，， ，却并没有让「群体」变智慧。。。。 。
Teamily AI 想解决的， ，，，， ，正是这个被忽视的问题。。。。 。在 Teamily AI 看来， ，，，， ，AI 的下一个阶段， ，，，， ，不是继续增强单个个体的能力， ，，，， ，而是增强「关系」。。。。 。也就是说， ，，，， ，群体智能才是未来， ，，，， ，资助群体毗连、协作、创立。。。。 。
虽然， ，，，， ，前面也说到， ，，，， ，业界也最先意识到这一趋势， ，，，， ，最先有种种各样的玩法。。。。 。
现在看来， ，，，， ，在现有探索路径中， ，，，， ，或许有这么几种差别偏向。。。。 。有些是在已有的社交 / 办公工具上做加法， ，，，， ，叠加 AI 大模子能力， ，，，， ，属于「社交 / 工具 + AI」的延伸思绪， ，，，， ，实质仍是工具增强。。。。 �；；；；；；；蛘呤窍� OpenClaw、Moltbook 那样， ，，，， ，更激进地将人类「扫除」在外， ，，，， ，构建以 AI 智能体自己为主体的群体网络， ，，，， ，甚至反过来「雇佣」人类， ，，，， ，等等。。。。 。
但 Teamily AI 并不这样以为。。。。 。
他们坚持 AI-Native 的思索方法， ，，，， ，在新型的 AI 社交关系中， ，，，， ，AI 首先不是一个伶仃的谈天机械人， ，，，， ，而是一个可以保存于群聊中的「成员」， ，，，， ，AI 与人类在统一个群聊中实时互动， ，，，， ，是「协作」的一部分， ，，，， ，而非外部工具。。。。 。总结来说， ，，，， ，在这种关系中， ，，，， ，人与 AI 组成一种「共生」结构。。。。 。
在这种设想下， ，，，， ，Teamily AI 意识到， ，，，， ，即时通讯应用（IM）是承载这一结构的最佳归属地， ，，，， ，形成自然的人类 —AI 协作形式。。。。 。由于群聊自己就是高频协作爆发的空间， ，，，， ，是信息自然流动的载体， ，，，， ，而 AI 要成为「成员」之一， ，，，， ，就必需进入对话里， ，，，， ，而不是悬浮在界面之外。。。。 。
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四大场景全域陪同， ，，，， ，三层架修建起手艺护城河
详细来看， ，，，， ，Teamily AI 的奇异性在于， ，，，， ，其基本交互单位是「人类 + Agent」， ，，，， ，解决的不再是个体的效率问题， ，，，， ，而是团队的协作效率， ，，，， ，平台上多智能体调理设置的目的， ，，，， ，是回归人类的诉求 —— 人类怎样毗连、协作、共创。。。。 。
为此， ，，，， ，Teamily AI 主打「全域陪同」， ，，，， ，从小我私家到群体， ，，，， ，笼罩家庭、朋侪、社区和同事四大焦点场景。。。。 。
家庭：关于孩子来说， ，，，， ，睡前故事往往是必不可少的， ，，，， ，但有时间怙恃可能并不清晰孩子想听什么故事， ，，，， ，并且也没有那么多的时间和精神去重新创作， ，，，， ，而在 Teamily AI 中， ，，，， ，怙恃可以和孩子一起在群里形貌想听的故事， ，，，， ，之后智能体就会凭证各人的形貌， ，，，， ，创作出带有细腻插图的故事。。。。 。不但云云， ，，，， ，Teamily AI 还会记着之前的故事， ，，，， ，从而在接下来的每一晚， ，，，， ，讲述的故事新章节都会延续之前的角色和天下观， ，，，， ，让这个故事酿成了专属于他们的独家影象。。。。 。
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朋侪：朋侪间的谈天往往是五花八门， ，，，， ，就像前面例子中的影戏分享一样， ，，，， ，可能上一秒在聊影戏， ，，，， ，下一秒就会有朋侪分享了一张在路上的跑车照片， ，，，， ，各人会畅想自己开着这辆车的样子。。。。 。而在 Teamily AI 中， ，，，， ，AI 完万能够做到这一点， ，，，， ，各人可以轮流向它提要求：修改车牌、把自己换到驾驶座、给旁边加个朋侪等， ，，，， ，它甚至能够明确每小我私家的气概和语境， ，，，， ，让各人在创意上相互碰撞……
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社区：若是你是一个 AI 喜欢者社区， ，，，， ，那么可以在 Teamily AI 上找到一个热衷于学习 AI 的社区。。。。 。有人分享了新的 YouTube 视频、推文或 arXiv 论文时， ，，，， ，AI 会剖析视频和论文， ，，，， ，为小组提炼焦点摘要， ，，，， ，而小组成员可以随着接着提问、分享看法， ，，，， ，不管是何等深奥的科研课题， ，，，， ，何等麋集的科研质料， ，，，， ，它够能将其酿成一种简朴易懂的内容， ，，，， ，并让各人感受到协作式的学习体验。。。。 。
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同事：在事情场合中， ，，，， ，团队之间的协作需要更为兴旺， ，，，， ，尤其是在人多的群里， ，，，， ，许多新闻和主要往往会淹没在浩如烟海的群聊纪录中， ，，，， ，即便目今能够借助一些 AI 工具， ，，，， ，但过载的内容也尝尝让 AI「歇工」。。。。 。而在 Teamily AI 中， ，，，， ，AI 能够凭证谈天内容上下文， ，，，， ，完成差别同事交待的 PRD（产品需求文档）撰写事情， ，，，， ，且历程流通、准确、高效， ，，，， ，再多的新闻与人物， ，，，， ，也不会让 AI 感应杂乱。。。。 。更主要的是， ，，，， ，举行这些的操作不需要任何条件， ，，，， ，即即是没有手艺配景的「小白」。。。。 。
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强盛玩法背后， ，，，， ，是有着坚实的手艺护城河。。。。 。
这一优势， ，，，， ，得益于其顶尖的首创团队配景。。。。 。Teamily AI 由何向阳（Aiden Chaoyang He）和 Salman Avestimehr 配合建设。。。。 。
何向阳， ，，，， ，博士结业于南加州大学（USC）盘算机科学系， ，，，， ，研究重点为漫衍式机械学习以及大型基础模子（LLM、ViT）的高效训练与效劳安排。。。。 。投身创业前， ，，，， ，他曾任腾讯研发团队司理、首席软件工程师， ，，，， ，并在百度、Google、Facebook 等头部大厂积累了富厚的大规模产品研发履历 。。。。 。
而这些在重大工程和漫衍式架构上的理论与实战积累， ，，，， ，现在直接转化为了 Teamily AI 支持重大多智能体网络调理的底层架构。。。。 。
Salman Avestimehr， ，，，， ，美国工程院院士、USC 院长教授， ，，，， ，他在机械学习、信息论、清静与隐私�；；；；；；；さ攘煊蛴涤辛杓� 20 年的研发向导履历， ，，，， ，并在 Amazon/Alexa-AI 等多家科技公司担当照料 。。。。 。
正是他在清静隐私和漫衍式盘算领域的开创性事情， ，，，， ，为 Teamily AI 构建跨群组的「影象界线」和数据�；；；；；；；は低程峁┝饲坑辛Φ睦砺塾胧导睦！！�。 。
手艺实现：怎样破解多人群聊的底层挑战？ ？ ？ ？？？
在多人群聊中， ，，，， ，话题往往高度跳跃， ，，，， ，且混杂着视频、链接、语音等多种模态。。。。 。在处置惩罚这些重大信息的同时， ，，，， ，还要兼顾隐私�；；；；；；；び氡厩刂疲� ，，，， ，这对系统设计提出了极大的挑战。。。。 。Teamily AI 是怎样通过底层手艺解决这些难题的？ ？ ？ ？？？
1.AI 怎样做到「乱中有序」？ ？ ？ ？？？
古板的 Chatbot 多为一对一交互， ，，，， ，在多话题混杂的谈天中极易爆发「幻觉」。。。。 。为此， ，，，， ，Teamily AI 立异性地构建了三层手艺框架：
多模态感知层：系统将视频、音乐、图片、链接等富媒体内容， ，，，， ，统一转化为文本举行明确。。。。 。面临群聊中海量的历史纪录， ，，，， ，Teamily AI 接纳了多级搜索与压缩手艺， ，，，， ，有用解决长上下文的影象难题， ，，，， ，确保 AI 不会「聊着聊着就忘了」。。。。 。社交大脑：作为系统的决议中枢， ，，，， ，它具备多使命妄想能力。。。。 。通过精准的意图识别与目的剖析， ，，，， ，社交大脑能够智能决议「现在谁该语言」以及「该挪用哪个 Agent」。。。。 。智能体网络：这是系统的执行层不但能调理 AI Agent， ，，，， ，还能调理人类。。。。 。例如在聚会竣事后， ，，，， ，社交大脑汇合理分派使命：既安排 AI 去调研数据， ，，，， ，也提醒人类去线下相同， ，，，， ，真正实现人机混淆编排。。。。 。
2.AI 怎样知道何时插话， ，，，， ，何时默然？ ？ ？ ？？？
现在的 AI Bot 大多依赖手动叫醒， ，，，， ，而 Teamily AI 引入了自顺应响应机制， ，，，， ，让 Agent 进化为具备社交直觉的「数字成员」。。。。 。
基于对上下文的实时明确， ，，，， ，Agent 无需被自动召唤， ，，，， ，即可适时提供增量信息。。。。 。例如在家庭群聊中， ，，，， ，AI 会自动提醒：「别忘了， ，，，， ，Leo 今天下昼有足球赛。。。。 。」虽然， ，，，， ，用户依然可以通过 @ 来明确叫醒 AI。。。。 。
别的， ，，，， ，社交大脑能够智能区分事务的轻重缓急， ，，，， ，自主决议是简朴回复一句话， ，，，， ，照旧挪用重大的后台工具。。。。 。
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3.AI 会不会泄露隐私？ ？ ？ ？？？
用户在使用时最大的担心往往是：「我在群里语言， ，，，， ，AI 会不会泄露我的隐私？ ？ ？ ？？？」
Teamily AI 设计了全球首个跨 AI 与人类的影象治理系统， ，，，， ，通过三重界线建设清静防地：
AI 私聊影象仅限一对一；；；；；；；群内影象严酷隔离， ，，，， ，绝不跨群泄露；；；；；；；超等智能体作为小我私家中枢， ，，，， ，拥有跨群的天主视角， ，，，， ，但仅效劳于小我私家。。。。 。
别的， ，，，， ，Teamily AI 还支持可控分享， ，，，， ，这是突破企业「部分墙」的要害。。。。 。用户可以将某个群的讨论结论（如法务群的合规意见）一键打包分享给另一个群（如产品群）。。。。 。在此历程中， ，，，， ，AI 会自动提取摘要并转达须要的上下文， ，，，， ，既�；；；；；；；ち嗽继柑旒吐嫉囊剑� ，，，， ，又实现了跨团队的无缝协作。。。。 。
4.怎样实现可一连的商业模式？ ？ ？ ？？？
若是让 AI 24 小时待命， ，，，， ，或多个 AI 同时并行事情， ，，，， ，Token 的消耗将是天价， ，，，， ，这也是 OpenClaw 等同类产品备受诟病的痛点。。。。 。
Teamily AI 通过模子路由手艺与边沿盘算实现本钱优化。。。。 。系统会优先使用外地装备（如手机、电脑）的算力， ，，，， ，运行小模子处置惩罚简朴使命（约 30%-50% 的请求可在边沿端消化）， ，，，， ，只有遇到重大使命时才会挪用云端大模子。。。。 。
同时， ，，，， ，系统会凭证使命的重漂后动态分派差别体量的 Agent， ，，，， ，阻止「杀鸡用牛刀」。。。。 。这不但在包管智能体验的同时大幅降低了推理本钱， ，，，， ，更真正实现了「千人千 AI」的愿景。。。。 。
从「懂指令」到「懂你」， ，，，， ，Teamily AI 想要重构 AI 社交新范式
着实， ，，，， ，看了 Teamily AI 的这么多玩法， ，，，， ，各人应该可以看出来， ，，，， ，Teamily AI 所探索的并不但仅是一个新 IM 产品， ，，，， ，而是一种 AI 社交范式的实验。。。。 。
在 AI 社交的界线探索上， ，，，， ，差别于目今种种 AI 社交产品聚焦生涯、情绪、事情等垂类玩法的差别， ，，，， ，Teamily AI 坚持全域头脑。。。。 。
在首创人何向阳看来， ，，，， ，AGI 的下一个突破口在私域数据场景。。。。 。社交是数据和信息的最后一块「孤岛」， ，，，， ，只有让 AI 深度介入社交场景， ，，，， ，才可能实现从「懂指令」到「懂你」的质变， ，，，， ，让 AI 真正懂用户， ，，，， ，进而推动协作。。。。 。
而在 AI 社交的蹊径上， ，，，， ，Teamily AI 既没有接纳大厂延伸线打法 —— 在已有的 AI 产品上做加法， ，，，， ，拒绝简朴的「社交 + AI」， ，，，， ，也不是像 OpenClaw 那样， ，，，， ，彻底由 AI 智能体组织社会网络并「雇佣 / 指挥」人类干活， ，，，， ，带有科幻色彩的倾覆式逻辑， ，，，， ，而是坚持「AI 原生（AI-Native）」思索， ，，，， ，提倡人类与 AI 共生。。。。 。
在何向阳的设想里， ，，，， ，科技的终点不应是冷冰冰的指令替换， ，，，， ，而应是人类毗连的增强。。。。 。Teamily AI 的愿景并非构建一个由 Agent「统治」的高效工厂， ，，，， ，而是重塑一个有温度、有影象的数字社区。。。。 。在这场「社交范式」的重构中， ，，，， ，始终是以人为本， ，，，， ，正如所有的手艺进化， ，，，， ，实质都是效劳于最质朴的人性， ，，，， ，而 AI 的最终归宿也应是回到「人与人的毗连与协作」， ，，，， ，通过 AI 增强人类。。。。 。
虽然， ，，，， ，现在行业仍处于破晓前的萌芽阶段， ，，，， ，在 AGI 尚未到来之前， ，，，， ，每一条路径都闪灼着微光， ，，，， ，所有的探索都有可能是通往终局的谜底。。。。 。
那么， ，，，， ，你呢？ ？ ？ ？？？在这场 AI 社交范式的重构中， ，，，， ，更看好哪一派？ ？ ？ ？？？感兴趣的朋侪可以在留言区交流、探讨， ，，，， ，也可以前往 Teamily AI 相识、体验这一全新AI社交方法！
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