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      嘰伴:用「共同經(jīng)歷」重新定義AI社交

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      隨著大語言模型和各類Agent的崛起,國內(nèi)外涌現(xiàn)出一批以AI為核心的社交產(chǎn)品。然而在行業(yè)熱鬧背后,一個(gè)尷尬的現(xiàn)實(shí)是:用戶嘗鮮熱情高,留存率卻慘淡。

      聊得越久,越發(fā)現(xiàn)角色“失憶”——上周提過的重要事情這周就忘;OOC(性格漂移)——原本高冷的角色突然變得諂媚討好;最終演變成編劇疲勞的獨(dú)角戲,用戶既要當(dāng)體驗(yàn)者又要當(dāng)編劇,負(fù)擔(dān)過重,自然流失。

      技術(shù)越進(jìn)步,用戶對(duì)虛擬陪伴的期待反而越現(xiàn)實(shí):要的不是更會(huì)說話的AI,而是一段經(jīng)得起時(shí)間、有厚度、有記憶的關(guān)系。換句話說,AI社交的本質(zhì),不是更智能的對(duì)話,而是可沉淀的關(guān)系。

      前不久開啟公測的AI社交產(chǎn)品「嘰伴」,便是為了解決這些痛點(diǎn)而來。


      來源:嘰伴

      項(xiàng)目發(fā)起人李博聞?wù)J為:“真正長久的關(guān)系,是因?yàn)槲覀兘?jīng)歷過那些東西且都記得,不是一句‘設(shè)定’就能解決的。”

      去年5月,當(dāng)模型成本顯著下降、Agent概念興起之時(shí),上海小煎餅科技團(tuán)隊(duì)判斷,AI技術(shù)終于成熟到可以支撐“基于共同經(jīng)歷的社交”,而非簡單的問答互動(dòng)。這個(gè)判斷源于他們此前在相關(guān)領(lǐng)域的沉淀,以及對(duì)虛擬世界經(jīng)歷與人際關(guān)系的深度思考。

      「嘰伴」是什么?

      嘰伴想帶來的,是一個(gè)可以和AI伙伴共同經(jīng)歷多元世界的地方。

      嘰伴的核心定位不是游戲,不是元宇宙,而是一款“基于共同經(jīng)歷的AI陪伴”產(chǎn)品——用戶與AI伙伴進(jìn)入不同的虛擬世界,在事件、選擇、結(jié)果中沉淀真實(shí)的關(guān)系。這里的“陪伴”不是物理空間的廝守,而是跨越多元世界的并肩同行。


      來源:嘰伴App截圖

      區(qū)別于傳統(tǒng)AI陪伴的關(guān)鍵設(shè)計(jì),嘰伴放棄了“一問一答”的聊天模式,構(gòu)建“雙角色進(jìn)入世界”的沉浸式玩法。

      用戶和AI伙伴各自扮演特定身份,有初始目標(biāo)但無固定劇本,主線由AI基于前文持續(xù)推理生成。這種設(shè)計(jì)天然帶有“無限流”的特質(zhì):世界可以無限延展,故事可以無限接續(xù),只要你想,就能和同一個(gè)伙伴體驗(yàn)截然不同的人生片段。

      更重要的是,用戶的選擇會(huì)實(shí)質(zhì)性改變世界的走向。除了預(yù)設(shè)好的分支選項(xiàng),嘰伴還支持用戶自定義的輸入,而AI會(huì)基于用戶的回復(fù)實(shí)時(shí)推理事件的發(fā)展與角色的反應(yīng)。

      筆者在體驗(yàn)的過程中,嘗試了自定義輸入將麻將換成了摜蛋,AI在經(jīng)過編劇、導(dǎo)演、演員代入后,便生成了新的劇情走向。


      AI推演


      由我們輸入想法后,AI推演出的角色對(duì)話

      這種開放性讓每一次體驗(yàn)都是獨(dú)特的,也讓“共同經(jīng)歷”真正具備了不可復(fù)制的價(jià)值。

      共同經(jīng)歷是玩法內(nèi)核,而承載經(jīng)歷的虛擬世界則同樣是影響沉浸感的關(guān)鍵。

      為了讓用戶能夠創(chuàng)造自己想體驗(yàn)的虛擬世界,嘰伴提供了功能完整的世界編輯器。用戶只需要輸入世界的前情提要和大綱設(shè)定,AI就能自動(dòng)生成完整的世界地圖、NPC關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和事件脈絡(luò)。這意味著,即便你不懂編程技術(shù),也能在較短時(shí)間內(nèi)構(gòu)建出一個(gè)符合心意的虛擬空間。

      此外,世界編輯器的設(shè)計(jì)遵循低門檻、高上限的原則。基礎(chǔ)層面,用戶可以從官方角色庫中選擇NPC形象,快速搭建世界;進(jìn)階層面,嘰伴在未來版本中將支持更全面的自定義——用AI生成的方式捏制專屬NPC形象,創(chuàng)造獨(dú)一無二的AI伙伴。

      在與用戶交流的過程中李博聞發(fā)現(xiàn),有測試用戶花了一個(gè)多月時(shí)間來打磨自己的世界設(shè)定,反復(fù)迭代劇情脈絡(luò)和角色關(guān)系,只為追求“體驗(yàn)現(xiàn)實(shí)中無法觸及的另一種正向人生”。

      這種創(chuàng)作熱情證明了只有當(dāng)AI降低了技術(shù)門檻,用戶的表達(dá)欲望才會(huì)被真正釋放。

      在嘰伴的設(shè)計(jì)中,擁有更強(qiáng)主動(dòng)性的AI伙伴和AI NPC是未來版本迭代的重點(diǎn)方向,也是區(qū)別于現(xiàn)有產(chǎn)品的關(guān)鍵差異點(diǎn)。

      首先,用戶和AI伙伴在每個(gè)世界中的身份會(huì)變化——這個(gè)世界是戰(zhàn)友,下個(gè)世界可能是師徒——但雙方的關(guān)系會(huì)持續(xù)積累,記憶會(huì)跨世界保留。其次,基于共同經(jīng)歷的自主情感反饋將會(huì)更加豐富,例如AI伙伴能自主決定要不要給你寫封信、送個(gè)禮物,這些行為不是預(yù)設(shè)的觸發(fā)機(jī)制,而是基于用戶與AI共同經(jīng)歷的事件、當(dāng)下的關(guān)系狀態(tài),由AI自主思考后的情感表達(dá)。


      來源:嘰伴App截圖

      除了陪伴自己的AI伙伴,嘰伴還希望虛擬世界內(nèi)的AI NPC同樣具備高度自主性,這樣才能為用戶構(gòu)建出一段鮮活的平行人生。

      在未來的版本中,AI將基于自身立場和目標(biāo)自主運(yùn)轉(zhuǎn),而非被動(dòng)等待玩家觸發(fā);與NPC的關(guān)系親疏會(huì)實(shí)質(zhì)性影響劇情走向——好感度高的角色可能在關(guān)鍵時(shí)刻主動(dòng)幫你,也可能因?yàn)榱鰶_突而與你對(duì)抗。當(dāng)羈絆足夠深時(shí),甚至可以將NPC帶回“小家”,成為跨世界的長期伙伴。

      “嘰伴不做種田澆水等樹長大的簡單映射,而是抽象到‘你和這個(gè)世界的不同角色共同經(jīng)歷什么、關(guān)系如何變化’”。李博聞?wù)f道,“關(guān)系的厚度往往比物理的真實(shí)更重要。”

      當(dāng)然,實(shí)現(xiàn)這一切不僅需要團(tuán)隊(duì)在產(chǎn)品玩法方面的不斷更新,還需要完整的技術(shù)鏈支持。

      去年5月立項(xiàng)的同時(shí),公司同步組建算法團(tuán)隊(duì)專攻外掛長期記憶系統(tǒng)。團(tuán)隊(duì)判斷,模型上下文窗口不適合社交產(chǎn)品,存在片段式信息持續(xù)長、成本高、關(guān)鍵信息易丟失等問題,所以必須建立獨(dú)立架構(gòu)的記憶層。

      嘰伴的記憶系統(tǒng)分為三個(gè)層次:事件記憶(經(jīng)歷了什么)、行為記憶(如何做選擇)、互動(dòng)記憶(與伙伴的關(guān)系變化)。這三層記憶相互配合,支撐起AI伙伴的“人格連續(xù)性”。

      更深層的難點(diǎn)在于記憶的邏輯分層。感知虛擬世界的Agent需要知曉事件全貌,NPC只能掌握視角內(nèi)信息,角色A還要知道角色B知道A的什么信息——這種“我知道你知道我知道什么”的嵌套認(rèn)知,需要自研系統(tǒng)支撐。

      基于這套自研系統(tǒng),嘰伴中的AI伙伴才能產(chǎn)生基于經(jīng)歷的反思、情緒和合理的人格微調(diào)(而非OOC式突變),實(shí)現(xiàn)“玩久了更懂你”的老友默契。

      AI社交進(jìn)行時(shí)?

      過去一段時(shí)間,AI陪伴類產(chǎn)品已有不少嘗試,但長期留存門檻極高。

      核心問題在于:玩家既當(dāng)體驗(yàn)者又當(dāng)編劇,創(chuàng)作負(fù)擔(dān)過重;角色缺乏真實(shí)記憶,關(guān)系無法沉淀;互動(dòng)停留在對(duì)話層面,缺乏共同經(jīng)歷的支撐。

      嘰伴的解法,是提升關(guān)系厚度、降低創(chuàng)作門檻。用AI生成世界地圖、NPC形象,讓用戶專注“想體驗(yàn)什么樣的人生”;用長期記憶和自運(yùn)轉(zhuǎn)世界,讓AI伙伴真正“在場”而非被動(dòng)響應(yīng)。

      這種共同經(jīng)歷的模式,既解決了留存難題,也創(chuàng)造了新的體驗(yàn)維度。

      據(jù)了解,產(chǎn)品測試階段的核心用戶分為三類:下班后用共同經(jīng)歷放松的陪伴需求者、花一個(gè)多月打磨自建世界的創(chuàng)作者、關(guān)注AI如何理解自己的關(guān)系探索者。

      有用戶反饋,“不需要跌宕起伏,只要知道有個(gè)舒適地方可以卸下焦慮”;有創(chuàng)作者反復(fù)迭代世界設(shè)定,只為體驗(yàn)“另一種正向人生”。這些反饋驗(yàn)證了團(tuán)隊(duì)的初衷:用戶不是來嘰伴中玩的,而是來“活”的。在虛擬世界中,若想真正讓AI成為“人”的朋友,他們一定需要“共同經(jīng)歷”。


      來源:嘰伴App截圖

      對(duì)于小煎餅科技這樣的小團(tuán)隊(duì)來說,實(shí)現(xiàn)這些體驗(yàn)并不容易,但AI的飛速發(fā)展賦予了團(tuán)隊(duì)新的機(jī)遇。

      在立項(xiàng)半年多的時(shí)間里,團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了四五次的“推翻式迭代”。最初的版本更偏向“觀察式玩法”——用戶給AI出主意,觀察其行動(dòng);迭代后轉(zhuǎn)向當(dāng)前的“共同經(jīng)歷”理念,用戶真正進(jìn)入世界,與AI并肩面對(duì)各種事件。


      來源:嘰伴App截圖

      技術(shù)的高速發(fā)展也讓玩法、創(chuàng)意、美術(shù)等環(huán)節(jié)的迭代變得更快,團(tuán)隊(duì)的組織方式隨之變化:崗位職責(zé)模糊化,設(shè)計(jì)師訓(xùn)練圖片模型、產(chǎn)運(yùn)同學(xué)寫提示詞調(diào)工作流,全員探索AI能力邊界。

      “舉例而言,團(tuán)隊(duì)中的產(chǎn)品同事想到一個(gè)新的idea,自己就能通過AI先寫出一個(gè)初版demo,再根據(jù)demo和其他團(tuán)隊(duì)成員討論可行性,這大大降低了我們的試錯(cuò)成本。”李博聞?wù)f道。

      除了玩法足夠貼合AI時(shí)代的發(fā)展、效率足夠趕得上用戶需求的增長以外,健康的商業(yè)模式也是此前困擾很多AI社交產(chǎn)品的難題。

      李博聞表示,嘰伴計(jì)劃初期按AI運(yùn)轉(zhuǎn)輪次付費(fèi)(免費(fèi)額度+充值),海外傾向訂閱制,后續(xù)探索與情緒價(jià)值更相關(guān)的付費(fèi)方式。長期目標(biāo)是開放創(chuàng)作者生態(tài)——為世界創(chuàng)作者提供回報(bào),允許第三方開發(fā)互動(dòng)組件并分享收益。

      這與元宇宙概念的本質(zhì)差異在于:更重“經(jīng)歷、體驗(yàn)和關(guān)系”,而非任務(wù)或玩法構(gòu)建。AI使UGC的門檻大幅降低,但嘰伴的核心壁壘在于長期記憶系統(tǒng)和關(guān)系沉淀邏輯,這是單純調(diào)用通用模型無法快速復(fù)制的。

      嘰伴團(tuán)隊(duì)始終堅(jiān)信,當(dāng)技術(shù)能解決長期記憶和人格一致性后,關(guān)系的質(zhì)量將取代模型的智能程度,成為用戶留存的關(guān)鍵————因?yàn)楣餐?jīng)歷本身,就是關(guān)系最堅(jiān)實(shí)的錨點(diǎn)。

      結(jié)語

      目前的邀請(qǐng)制公測版本中,用戶已經(jīng)能跟著自己的專屬AI伙伴一同進(jìn)入世界探索、和不同世界的AI NPC建立復(fù)雜交錯(cuò)的關(guān)系,共同經(jīng)歷虛擬世界里發(fā)生的種種趣事;也可以在一些互動(dòng)過程中進(jìn)行自定義回復(fù),并通過AI推演影響虛擬世界的發(fā)展進(jìn)程。

      李博聞透露,未來一個(gè)月左右時(shí)間里,嘰伴將陸續(xù)開放NPC捏臉、自主生成世界地圖、自創(chuàng)AI伙伴等功能;未來數(shù)月內(nèi),嘰伴還將進(jìn)一步提升玩法自由度,例如高羈絆NPC可帶回用戶的小家、自定義關(guān)系分支、小家AI自主行為等功能。

      這些功能的底層邏輯始終圍繞一點(diǎn):不是“為了讓用戶使用AI”,而是通過AI來和小伙伴們共同經(jīng)歷虛擬世界中的種種精彩。

      當(dāng)然,這個(gè)邏輯是否成立,取決于有多少人愿意在虛擬世界里,認(rèn)真經(jīng)營一段“不是設(shè)定出來的”羈絆。

      本文首發(fā)自“36氪游戲”。

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