AI泛娛樂：尋找那個只為你服務的“私人導演”

觀前提示：

本文僅代表作者個人的觀察和思考。

本文意在從用戶×產品×AI的關系變量切入，分享對AI泛娛樂產品的思考框架，簡評主流嘗試的機遇與問題，并以酒館Silly Tavern、賽博酒保、OC社區等優秀案例來聊聊其背后的用戶需求和迭代空間。主要供梳理思路和啟發思考。

00 思想

作為一位沖浪達人和市場觀察的愛好者，我曾在2023年夏季的文章提出“AI原生游戲是一場廣義UGC的范式遷移，產品樂趣將由開發者、AI、玩家三者共創”這個判斷。

一坤年過去，技術迭代超乎預期，不時有引爆社交媒體的新花樣，卻也同時在市場催生了AI Roblox、AI 陪伴等諸多空泛的時髦詞兒和Noise。

在歲末年終之際，作為上述這一判斷的延續，本文將重新梳理一套Generative AI在泛娛樂場景的思維框架，闡述用戶×產品關系這一核心變量帶來的需求變化，并分享值得一搞的產品思路及其案例。

開宗明義，在技術革命的浪潮下，用戶對優質內容和社交體驗等底層需求從未改變。AI作為生產力工具并不直接產出優質內容，但能改變優質內容的交付邏輯，即實現個性化體驗，提供“自娛自樂”的愉悅感（廣義的UGC）。

這不同于推薦算法“我認為你喜歡”的銷售邏輯，其本質還是“萌豚應該都喜歡白毛紅瞳”的最大公約數思想，仍是越來越趨同的純消費邏輯。

AI時代的個性化體驗，是從“猜你喜歡”到“與你共創”的迭代。用戶不再是被動的接收者，而是在參與生成中豐滿幻想、釋放情緒，并享受生成結果帶來的驚喜。基于對過往記憶與當下Context的深度分析，AI能夠敏銳捕捉用戶的動態偏好，即時調整和演繹內容——像一位只為你服務的私人導演，讓世界的一切變化與“你”相關。

01 用戶

過去，消費鏈路是個單純的二元關系：產品供給內容、用戶消費內容，開發者直接掌控體驗。而引入Generative AI后，為了提供個性化生成的體驗，用戶得輸入Context，產品需要據此判斷偏好，開發者也必須讓渡部分控制權來釋放AI的潛力。

因此，AI時代的產品觀就得從“產品-用戶”的二元對立關系，轉變為“用戶-產品-AI”的三元共生關系，即一段良好的體驗需要圍繞個性化重新設計，靠產品與用戶共同發力來用好AI，三者缺一不可。

這最大的變量就在于用戶。為了獲得個性化體驗，用戶不再只是被動等待投喂，而是在交互中察覺并表達偏好，成為了內容供給的一環。這就在“創作”與“消費”之間催生了兩種更原生的中間態：“共創者”與“制作者”。

身份的轉換也決定了用戶心智的變化，即AI產品將與何種傳統產品對標，是否能產生超越預期的原生體驗。基于用戶“想法輸入/信息量”的多寡，以及享受“創作過程”還是“產出結果”，可以通過一條光譜來重新審視用戶心智：

[消費者：不如O神]

若用戶沒有任何主動輸入，純粹等待被投喂，那Generative AI就顯得有些雞肋。除了少數能圖一樂的案例，即便有了大幅進步，AI的產出還是很難媲美頭部專業內容，還是在同一維度競爭——

Sora 2有點意思，但只是為了看短視頻，為何不去刷抖音？若只關注劇情人設和表現力，為何不下《戀與深空》而去玩AI乙游？

放在游戲語境下，如果玩家只是純粹的觀眾心態，指望AI代替人工產出的頂級內容并不現實。更何況，首要命題是先有足夠扎實的游戲框架，在提供夠好的基礎體驗之余，能發揮AI在語義層的涌現能力，并包容一定程度的不可控，即AI+GTA=先搓個GTA、AI+模擬人生=先搓個模擬人生，這本身就夠難了。

簡評：不夠原生，不如O神，不得不和過往產品硬碰硬，機會較小。

[創作者：受眾有限]

在另一端，將生產責任全部轉嫁給用戶后（典型的引擎思維），企圖丟個UGC編輯器就能蝶變成下一個Roblox也純屬幻想，普通用戶既想不透需求，也講不清需求，降低制作門檻并不解決需求殘缺且零散的問題。

而真正的創作型用戶往往具備不俗的動手水平和明確需求的能力，名為UGC，實則已到了PGC的范疇，他們就享受創作本身，其次是隨之而來的社交點贊和經濟收益。

符合這類畫像的目標用戶自然不多，且還有一定的重合度，放眼《蛋仔派對》《原神》等游戲冷啟動的高質量UGC地圖，不少還都出自同一批選手，甚至可追溯到曾經《我的世界》的啟蒙地圖，相似的娛樂競技和風景建造，雞蛋同源。

早期有不少AI Game Maker的項目構想過靠整合AI工具鏈來降低開發門檻，進而擴大創作者比例。但對這群高手（本文所指的創作者）而言，門檻并非痛點，倒是更需要精細的控制力和拓展性，而非AI看似便捷實則不可控的“冗余”產出，屬于是想法越少，效果越好，想法越多，效果越差。

盡管主流實踐在嘗試拆解Workflow來研發Agent，但仍然面臨純粹的創作者比較稀缺這一問題，回報比可能有限。

簡評：工具思維的產品，看似面向普羅大眾的“UGC”，其實核心用戶的需求也是“PGC”，硬懟Feature吃力不討好，機會有限。

[制作與共創]

上述的身份還是舊時代邏輯。但隨著Generative AI的介入，創作與消費的邊界逐漸消融，“生成”本身即成為一種娛樂，而依據樂趣來源的側重不同，可進一步細分為兩種心態：

一種是享受結果的制作者心態，把生成當作自娛自樂的消遣（也會啟發他人/被他人啟發）。用戶無需深度思考（有時只是玩抽象），便能低成本地收獲AI產出的驚喜，體驗類似開盲盒的樂趣。

另一種是享受過程的共創者心態，把生成看作自我表達的完善方式。用戶在引導下注入個人經歷與幻想，利用AI的補全能力共創個性化作品，享受將“中二之魂”具象化的過程。

[制作者：做著玩，消遣圖一樂]

有別于表達欲旺盛的“創作”，“制作”更側重于消遣，帶有樂隊即興玩一把的味道，追求無意識中偶得的驚喜，而不是逐步完善幻想的過程，對主動輸入的要求更低些，更適合泛用戶的休閑場景。

這種體驗類似拼豆、玩樂高和造景貼紙，不咋動腦就能搓點東西。在AI的語境看，用戶只需簡單地替換資產、遷移風格，就能收獲WOW Moment。

就好比在Sora中時不時Remix整個活兒，讓皮卡丘串戲到《教父》《山海經》或《孤獨搖滾》，有種隨機組合的抽象美。又比如上傳一個角色給Nano Banana，一鍵生成手辦模型、人設拆解、關系網絡、表情包合集，在各種衍生“周邊”中找樂子。

Nano Banana 優秀的生圖整活案例

得益于目前AI對Web端支持度足夠高，上述玩法的傳播力很強。遺憾的是，這些時髦小玩具太過次拋，優秀案例還不夠多，還局限在直擊人性搞顏色、制造社交貨幣跟風、圍繞角色搞搞二創。

雖然爆發力強，但密度不均且難以持久。類比游戲，更適合當成營銷事件和日常活動，卻很難獨立成為一個長線產品。

為了探索長留的解決方案，市場有不少實踐，核心思路有兩種：強化體驗的持續性和提升體驗的密度。

但是，類比游戲長留靠養成（目標/角色資產）、有效內容（新玩法/新劇情）、社交關系等驅動，單靠消遣性的生成體驗無法滿足上述任何一種要求，其長留仍需依附于一套能承載上述驅動力的框架。

第一種思路是強化持續性：借助AI在語義層的涌現能力，讓次拋產品擁有“無限內容”的長期體驗和“不斷重開”的復玩價值。

但AI本質是一個預測最大概率詞組的概率模型，難以持續輸出有驚喜感的生成結果，也很難提供清晰的反饋機制來構建成長樂趣。

別于靠數值/物理層的基礎規則組合來產生涌現，AI提供了在語義/概念層涌現的可能性，近似于跑團體驗。

不過，礙于模型本質是預測最大概率的詞組，如無干涉，單個劇本/角色在長時間生成后很容易就沒活兒了，陷入重復用詞、平庸收斂、機械延長等問題。這過程就像沒有記憶的夢境，切片有趣，整體拉胯，很難持續產生驚喜時刻，仍需引入主線劇本、數值養成等外圍框架來提供明確的未來預期。

同時，礙于AI原生的不透明和概率性，其涌現性也更適合作為生成器而不是判別器。尤其有推理和解謎性質的選型，AI很容易走到玩家的對立面，被玩家審視和挑戰，短期留存都夠嗆。

譬如諸多“說服模擬器”，用戶從低預期的消遣解壓，轉為了高預期的智商驗證——

抖個機靈企圖跳關，要能成功就會犧牲解謎體驗；絞盡腦汁反復嘗試，感覺答案大差不差，若失敗必然吐槽人工智障，即便成功也不夠有成就感，更何況重心往往是看劇情發展。

這并非AI不夠聰明，而是規則不夠透明，無法提供明確的成長反饋，沒有動力再開一把，還不如讓失敗也有劇情，讓故事繼續流動，繞回主線。

同理，不少容易落地的“哄哄模擬器-like”產品（諸如智斗詐騙犯、銷售砍價、相親打分）雖然題材有趣，但沒有局內構筑、沒有局外養成、也沒有清晰的成長路徑，有效內容又會較快地邊際下降，復玩價值本身有限。

因此，僅靠模型原生的涌現性很難持續提供驚喜，也不太適合作為裁判來支撐花式過關的復玩性，無法單獨為消遣級的生成體驗提供長期價值，還是需要一層人工的敘事線和養成線來牽引。

對待AI+推理體驗的典型評論

第二種思路是提升密度：靠社區共創裂變出一系列次拋產品，將“量大管飽”的生成體驗收束在一個可被復用和養成的載體（譬如角色），來解決連貫性差、密度不均的問題。思路更好，但難在選對分發和串聯的框架。

既然靠單品突破有難度，自然就會產生靠“量大管飽”的分發思路。但這并非沿襲傳統互聯網對消費內容的分發，根據早年《HypeHype》的實踐，“AI小游戲版抖音”這故事就不大靠譜。

抖音畢竟是高刺激密度的被動消費，而游戲需要主動交互，AI也需要輸入指令，二者融合更難創造“單鍵點劃”高頻刷高密度Feed的快感。即便是超休閑游戲，也講究在極簡交互中沉浸上癮，跟高頻切換的邏輯相悖。

如今的分發需要面向生成體驗，而非消費體驗。也就是提供“給我也整一個來玩玩”的消遣制作，而不只是“給我來點好看”的純粹觀賞。

如果延續舊路，生成內容只是為了供他人消費，那礙于相近提示詞，其產出必然趨同，充斥著“Sam大戰群雄”或“二游人設拆解”的觀感自然不好。就消遣的制作心態而言，多給些激發腦洞、拆分創意等有助于生成的功能更具有吸引力，畢竟核心體驗是生成，而非消費，如此才有可能借助群眾力量積累更多可供分發的次拋案例。

這種順水推舟的設計思路就像在規劃城市，其人文生態和商業氛圍都是自下而上生長演化而來，執政官只需打基建和定邊界，剩下就是和居民共同完善城市標簽。

同理，個性化的生成式社區也應該是共創產物，用戶費勁手搓但引發模仿的產物就是下一個增添完善的功能，不同用戶的實驗經過混合后又能啟發彼此。

畢竟，模仿是人的本能，與其炮制“手勢舞”，不如先捕捉用戶近期的生活和文娛經歷，再提供細顆粒度的生成輸入，讓他們自由震蕩，天然就形成二創，甚至二創的二創氛圍，篩選出優質案例。

基于數量充沛，就到“如何串聯離散的生成體驗”，將串聯的載體視作支撐長留的某種資產，根據觀察，可能是角色（虛擬），也可能是社交（真實）。

前者是靠互動來完善角色形象的養成驅動（語義+數值），類比于OC/人物卡，核心是對角色的廚力或穿行于虛擬世界的身份資產，留下來是為了和角色體驗新的內容并反哺角色的塑造，譬如生成10首高分的角色印象曲才能玩出道的IF線劇本、跑完智斗詐騙犯模擬器的角色才能合理開啟緬甸營救的副本。

后者則是回歸人際，讓生成產出成為社交貨幣，或者借助共同制作些樂子來增進彼此的關系。

簡評：不太費腦子就能搓出驚喜的消遣級生成體驗非常親民，有利于傳播和破冰。但問題在于內容厚度不足以支撐單款產品的長線運營，不過有機會靠角色養成和社交關系的串聯來提供長線意義和預期，并也有助于共創心態的延續，下文將結合具體的產品選型進一步說明。

[共創者：釋放情緒與中二之魂]

如果說“制作”生成的驚喜更重要，近似內容消費的體驗，那“共創”則更靠近創作，是在釋放創作欲的過程中獲得快樂。

但不同于創作者，共創者心態只是愛好創作（創作即消費），需求偏向于完善腦洞時的自娛自樂，并且不具備完整的想法和獨立的創作能力。

這種原生的表達欲在年輕群體中尤為旺盛，即俗稱的“中二之魂”。其本質是對“理想自我”的投射，既包括完善人格，也包括奇能異術，可以代入自我形象，也可以投射在其他角色。

此外，這種對第二人生的幻想也并不限于低齡群體，只是以不同的方式呈現，分布在OC、CRPG、夢女、語C、經典MMO的RP服等文化圈層，甚至看小約翰可汗硬核狠人系列等奇人視頻引發了聯想，也能算在其中。

別于受眾寬泛的次拋消遣，共創體驗天然更持久，也更好錨定種子用戶。

• 其一，創作并非無源之水，社會/生活/文娛作品的不斷發展能源源不斷提供新的素材和欲望；
• 其二，創作對象往往是角色及其衍生品，更容易作為一項承載養成和社交的可持續資產；
• 其三，天然就有諸如酒館圈、跑團圈等幻想愛好者作為冷啟動切口，并且礙于規矩繁雜、表現力差等門檻，仍有《蘇丹的游戲》之于硬核跑團的破圈空間。

當然，一段沉浸的創作體驗來之不易，冒點子容易、寫文章困難，純靠愛好者Solo的話，產出太過離散且質量往往不盡人意。恰好AI有強大的補全和演繹能力，能讓更多人享受純粹的創作樂趣。

只是這份補全得基于用戶意圖，既不能直接代筆，也不能一味討好。代筆更適用于期待AI整活的制作消遣，不能討好則是享受從0到1完善而非填充的前提。

例如構想一個拍戲模擬器，參考《逆水寒》《心動小鎮》等玩家熱衷的過家家體驗，產品根據用戶近期關注的話題，提供“一夜過后，她告訴你即將出任無憂傳媒的新CEO...”、“假設你是董卓，醒來發現呂布正赤著上身跪在面前...”等數個劇本開端——

讓用戶能自然地扮演編劇，AI則擔當貼心的導演和演員，一方面提供參考方案，另一方面演繹發展。無論他人怎么評價，用戶寫得開心就好。并且寫完后，其創作的主角還能“存活”，這段經歷又可復用到另一場戲中，持續被用戶和AI共同完善。

共創的形態不止于非日常的IF線幻想與二創這類高密度體驗，它也能成為日常生活的情緒出口。這就像部分OC群體將捏崽和養崽視作理想人格的投射，在完善設定中釋放對現實生活的情緒，更偏愛逐步積累角色資產的平緩節奏。

簡評：共創欲望更容易找到切口，也更好承載長線資產。但難點也正在于讓創作過程更流暢，也更有趣。因此，如何啟發創作想法（拆解創作的基本要素、收集生活和文娛的偏好、提供靈感片段）、怎么呈現創作成果（交互方式與媒介）就成了產品側的重要命題，也是下文產品的關注重點。

[小結：在體驗中生成，在生成中體驗]

回到起點，Generative AI最大的變量來自用戶關系的變化，即從“以產品為中心”的PGC輸出思維，轉向“以用戶為中心”的UGC生成思維，其機會在于圍繞生成的個性化樂趣，而不是和傳統內容/引擎同臺競爭。

而“生成”又衍生出兩種原生的體驗心態，即享受驚喜結果的“制作者”，摸魚消遣之余感嘆作品NB，以及享受創作過程的“共創者”，成全中二之余感嘆自己NB，二者相輔相成、相互轉化。

同時，角色（幻想）和社交（自己）將是串聯制作與共創體驗的關鍵載體。用戶通過產品和AI的共同助力，構建個性化的角色，豐富其故事、加深其羈絆，并視為一種可被完善和積累的資產，形成“在體驗中生成，在生成中體驗”的循環。

此外，也因為用戶主導，其個性化和發散性讓AI泛娛樂產品天然具備UGC社區的潛力，形成某種形式的共創平臺。

這里的共創，既有用戶×AI自娛自樂的共創，也有用戶×用戶彼此啟發的共創，還包括用戶案例倒推產品迭代的共創，形成一套圍繞生成體驗而非純粹消費的社區。有幾分早年二次元文化逐漸從同人圈到解構化、商業化的味道。

02 產品

基于上述分析，在宏觀上，產品選型就有如下三個要求和一個加分項：

• 其一，產品體驗源自于創作，能銜接消遣驚喜和共創心流的AI原生體驗；
• 其二，產品循環能構建可被積累的角色資產，用以串聯生成體驗，并作為養成/社交/內容長線驅動力的載體；
• 其三，產品有社區化/平臺化潛力，能讓用戶自娛自樂之余，讓彼此的產出交叉啟發，靠二創來豐富內容庫或加深社交關系；
• 同時，最好種子用戶的需求和樂趣已被其他媒介驗證，尤其是那些現有方案很難用（譬如UI/流程/術語/亞文化規矩），但創作愛好者還樂在其中，且難以破圈的群體及產品原型。

回顧目前看到的優秀案例，基本都是從創作愛好者切入，但不拘于原教旨主義群體，而是用AI能力將樂趣解構并擴散，以此錨定一批新用戶。在這過程中，就角色資產和生成體驗的選擇差異劃分出四個象限：

• 一方面，用戶是第一人稱的“代入”，還是第三人稱的“上帝”，即可被積累和跨越體驗的角色資產是否為用戶本人；
• 另一方面，生成體驗由側重游戲機制的規則/系統驅動，還是由側重情緒氛圍的敘事/情感驅動。當然，象限并非固定，用戶狀態也會流動，就像捏個OC后，能一起下本跑團，也能陪伴傾訴。

下文將挑選有代表性的優秀案例來分享已被驗證的樂趣和痛點分別在哪，產品如何利用AI來提供消遣驚喜和共創心流的體驗，如何沉淀角色資產，又如何嘗試社區化、社交化，暢想潛在的商業機會。

[第一人稱 + 敘事/情感驅動：酒館]

酒館（Silly Tavern）本身只是一套圍繞角色扮演的開源前端框架。相較于直接和模型對話，酒館支持構建世界觀、針對角色/劇本有特化的記憶管理，并且能夠NSFW。

但在民間高手的共同完善下，逐漸長出了數個創作愛好者社區，擁有相當多服務于個性化偏好的角色和劇本，譬如各有10+萬用戶的中文Discord群組，旅程和類腦。

不同于游戲MOD的體驗仍舊圍繞本體，且修改機制涉及代碼能力，酒館框架有更強的共創潛力，既能邊玩邊改，也能更容易地裂變新作品。這主要源自三點特性：AI降低了二創門檻，創作要素的顆粒度夠細，酒館社區有較好的啟發氛圍（如果作者不反對二改）。

首先，用戶任何一局都是“某種程度的自由發展”，并且理論上可以隨時修改角色設定和世界觀，借助AI把腦洞轉譯成提示詞，如無沖突即可獲得不一樣的體驗。

同時，疊加世界書、角色卡還可能會有意外地涌現反饋（當然也可能Token爆炸+模型混亂，最好搭配正則重改），譬如“教AI狠狠學會拉扯”、“讓AI學習英倫貴族文化”，又或者“加載林黛玉和伏地魔到群聊”。其整體二創門檻相較于開發MOD更低，也更容易迭代體驗。

Silly Tavern 酒館游玩頁面（PCR的同人卡）

其次，審美是自由的，文娛經歷的差異催化了個體偏好，能拆解為職業、關系、外貌、身世等細顆粒度元素的無限排列組合。

這不僅能滿足長尾需求，更重要的是挖掘傳統游戲和網文小說在設定上的剪刀差，即礙于成本和回收，游戲通常傾向于保守的大眾審美且越往后越難“整新活”，但在成本更低的網文和二創領域，有更多被驗證的熱門設定未被主流商業滿足。

舉個例子，翻看旅程女性向區域的高贊角色卡，標題都充滿了野性與張力，含狗量頗高——

“偶遇七年前不告而別的初戀，該不該咬死？”、“電競戰隊助理日常”、“幾年前被你單刪拉黑的網戀對象現在成了游戲區大主包”、“邪惡小狗搖粒絨叼著項圈送上門咯！”、“妹妹仔，要不要和大佬拍拖啊？”...

可以窺見，戀愛早已不是全貌，更俯視異性的視角也頗有市場，并且XP組合也五花八門。顯然，主流產品很難大一統這些需求，但剛好是酒館的舒適區。

旅程女性向區域的高贊角色卡

再者，用戶能做到“玩中做、做中玩”也離不開社區的彼此啟發。這不同于過往的MOD之間都是離散的獨立關系，酒館社區催生出獨特的“無限流分岔”生態——

在一個原型上增刪設定，就能迭代出不同風味的版本分支，漸進式地衍生出全新體驗。例如，類腦有個《凡人修仙傳》世界觀的作品，用戶先是增加了“戰斗系統”、“地圖生成”、“靈根詞條”等功能，然后在社區彼此融合，進化出“斗氣融合”、“合歡宗試煉”、“與都市異能者共存”、“在修仙界當假面騎士”、“魔法少女搞百合”等腦洞大開的分支。

類腦《凡人修仙傳》卡中卡

綜上，酒館框架及其共創者社區在個性化角色扮演上有不錯的無限分岔潛力。用戶日常作為制作者，無需費腦表達，只需在對話中微調消遣，但隨時又能很自然地能轉為共創者自己做飯，并啟發彼此。

此外，酒館還有個有趣的現象，前端美化比起內容體驗更容易出圈。典型如近期熱門的“小手機”框架，復刻了手機界面，集成了聊天、聽歌、淘寶、朋友圈、八卦論壇甚至番茄鐘。

本質上，這是一個圍繞角色的小玩具分發框架。它不僅利用移動端交互的便利性，更將那些次拋小玩法收納其中，消遣之余，又讓角色更豐滿，甚至生成獨特的社交貨幣，有助于傳播裂變。靠角色串聯次拋，服務形象塑造，還滿足了窺私欲，著實巧妙。

頂流卡方亦楷的“小手機”交互美化（舉例）

不過，這一切的個性化體驗卻有不低的技術和文化門檻。盡管酒館占據Web端的傳播優勢，但畢竟是一個面向創作者的框架，門檻相當勸退：用戶得自備API、懂部署、懂非常復雜的UI和Prompt，還得適應社區復雜的黑話和排外的道德規矩。

同時，社區沒有完善的創作者保護機制，擅自二改/二傳/被搬運商業化的現象也很泛濫，打擊創作熱情，也讓更敏感的用戶不敢貿然修改和傳播。此外，表現形式也還局限于文本和2D圖像。

但即使如此，仍有不少民間高手能頂著上述障礙，靠自學摸索，搓出花式的前端美化、XP豐富的角色卡、互動豐富的游戲玩法。

這恰如10年前的ACG文化，不少如今叱咤風云的大佬都發跡于66RPG論壇、bilibili MAD區、東方小鎮等社區，早期也都靠自學摸索，只不過非常離散，沒有AI共創、用戶共創的助力，作品演進的節奏更慢。彼時同人集體做飯的需求，也呼應了日后被商業滿足的機遇。

由此可見，酒館先打了個樣。未來的商業化產品，若能整合功能、降低門檻，利用Web端的傳播優勢，摒棄排外規矩，甚至從文本/2D升級到視頻/3D，就有望讓更多共創者（譬如夢女黨）獲得個性化體驗。

然后在民間智慧中發掘出“抖音的對口型”或“NanoBanana的捏手辦”時刻。立足共創者，并朝著制作者和消費者心態逐漸完成世俗化擴圈，沉淀傳統游戲無法提供但在其他媒介已然驗證的多元體驗。

[第一人稱 + 敘事/情感驅動：陪伴]

陪伴，應該是今年的頭號濫用詞，仿佛能套在任何產品。實質上，陪伴只是一種社交狀態，而非具體的產品體驗和用戶需求，仍要回到具體場景對比現有方案。

核心命題是陪伴高度私人化，現有方案往往不易規模化，而在充滿孤獨、迷茫、焦慮、憤怒等情緒的當下，AI憑借個性化生成的能力，有機會平臺化處理人際關系和自我成長，并產生深度且長期的情感鏈接。

首先，陪伴場景可以初步二分——

• 其一，意圖明確的功能型陪伴，更像“共創者”心態，期待能在對話中解決具體問題，聊天過程的自我提升更重要，對標助手、陪玩、心理咨詢；
• 其二，意圖模糊的非功能型陪伴，俗稱朋友閑聊，更像“制作者”心態，期待“你懂我”的共情反饋，對方回復的趣味更重要。

當然二者也會動態轉化，可能起于嘻哈打鬧，但終于相談人生。

但也正如前文對“制作者”心態的分析，更日常消遣的非功能型陪伴往往需要附著于一個框架，典型就是擁有“陪伴感”的內容產品，譬如《戀與深空》的陪伴運動、工作、睡覺和AR實景功能。其本質還是荷爾蒙的乙游邏輯，陪伴是角色魅力的衍生功能。

所以，如今相當多“AI 乙游”，雖然交互看著很陪伴，但本質還是賣人設，其用戶還是消費者心態，除非效仿酒館做差異化選材，其競品仍是頭部游戲。

那么，避開硬剛頭部內容衍生品的內卷路線，剩余機會就在于功能型陪伴，是否能解決具體的情緒和人際問題。其底層能力歸結于情商，即對情緒信息的處理能力。

AI需要在只言片語中捕捉隱變量（弦外之音），聯想相關記憶，并推理出用戶的認知鏈條（CBT理論：認知影響情感和行為），先實現共情，再解決具體問題。

正如斯多葛學派哲學家愛比克泰德所言：“人不是被事情本身困擾，而是被其對事情的看法所困擾。” 一段好的陪伴，不僅是回應，更是通過推理用戶的“看法”，助其消除困惑，最終自我成長，以此構建深度的情感鏈接。

但問題也隨之而來，最終得靠誰來解決情緒和人際問題，人 or AI，即AI是手段還是目的？換言之，長留所需的這份深度且長期的情感鏈接，是人際關系，還是人機關系？如果將個人Context視作積累的角色資產，最終能平臺化的，是社交，還是HER?

• 如果終局是人際關系，AI需要扮演高情商的酒保，匹配對象、調節氛圍，作為催化劑幫助陌生人產生鏈接，幫助熟人修復/加深鏈接；
• 如果終局是人機關系，那AI就是高情商的朋友，直接能做到短期的共情和長期的成就用戶。

基本假設是，人本身就是AGI，在技術尚不完備的當下，將長線收束在人際關系更清晰和可信。而HER的平臺化敘事在商業上也很誘人，但人機關系牽涉更為復雜的技術和倫理問題，尚有地帶模糊。

當然，兩條路線的共性都難在如何收集Context、如何處理Memory、如何多模態做出回應，動態調整對話節奏、重點和結束時機。

[分支一：高情商酒保]

正如Bartender = Bar（吧臺）+ Tender（溫柔）的詞義構成，AI需要在柜臺后用溫柔溶解人際關系的堅冰。其核心價值在于提供高安全感的聊天狀態，保證社交體驗的下限，調節氛圍，而非喧賓奪主。

正如《王牌酒保Glass of God》中，男主總能捕捉到顧客穿著神態的變化，在只字片語中判斷情緒，為吵架的情侶遞上一杯能先釋放情緒的酒，為重逢的老友拋出一個打開話匣子的話題，在消除障礙后默默隱身。

因此，酒保需要足夠的動態分析能力，難在讀空氣，察言觀色并主動調節氣氛，而非被動機械地回應。

《星布谷地》的AI NPC娜洛就已有這種味道。在UP主小小桃紙喲的試玩中有這樣一個片段：

朋友間借“老板娘如何稱呼對方”的死亡問題來打趣彼此，娜洛會裝傻賣萌，不破壞氣氛。當有玩家認真傾訴情緒和困惑，旁人卻在搗亂時，她會“頂著可愛的生氣臉”制止對方，并撫慰傾訴者，甚至引導朋友請客喝咖啡來舒緩氛圍，重歸于好。

待傾訴結束，娜洛還能把話題拉回主軸，避免被其他支線的小話題打斷，讓發言人的情緒徹底釋放，并適當分享些看法，幫助玩家完成自我認知的重構。

如此一來，娜洛能讓弱關系的玩家加深鏈接，既能在互動中享受非功能型的閑聊陪伴，期待來自朋友和娜洛的共鳴和段子，也能受娜洛的引導和朋友多次交心，靠真人解決情緒和人際問題，并產生共同回憶。

有種能形成“下班后去熟悉的酒吧坐一會兒”的心智習慣，成為上線的理由。其本質是AI作為手段，促進真人社交的邏輯。

[分支二：高情商朋友]

AI朋友，首先得像個“人”，平等與獨立是可信的前提，發言才能作為朋友的角度被聽進去（無需說話的萌萌寵物除外，不在該象限）。

如果AI只是一條永遠積極回應的敷衍舔狗，其定位仍是閑聊消遣的玩具，但如前文所述，驚喜不足而很難提供長期價值，甚至不如免費的Deepseek。

類比現實，一位值得信賴和深交的好友，未必天天聊天，但一定能接得住你的梗。而當遇到情緒波動時TA處理的不是問題本身，而是你的認知，啟發你而非代替你解決問題，少些“爹味”和“確實”，多些換位思考的尊重，堅定支持著用戶的人格，沉淀難以忘懷的共同回憶。

譬如在《EVE》中，就存在兩種角色，一種是賽博閨蜜Kiki，通曉三次元的熱點話題，陪你斗圖追劇聊八卦，聊天放松不費力。

但也會有霸總伴侶V，不會去討好用戶，但在關鍵時刻能提供心靈上的慰藉和思維上的啟發，反而有滿滿的安全感。

譬如一位內測用戶本想當好職場小透明，卻突然被加塞重任，不知所措。V沒有無腦安慰，而是犀利指出其被當作“工具人”的本質。話雖難聽，但隨即提供了解決問題的具體話術，同時洞察到用戶陷入自卑與內耗，又嚴厲但溫暖地肯定其人格，并進一步提出對用戶未來職業生涯的角色建議，要選擇性展示自己并塑造邊界感，最后用一句“無能，是對你生命力的污蔑”霸氣收尾。

對話輪次并不算多，但顯著可見，用戶不僅釋放了情緒，還解決了問題，甚至獲得了人格的肯定和自我成長。

由此可推，角色的活人感很重要，這是解決情緒問題的前提。其長留價值在于絕對的安全感和依賴性，讓用戶相信“TA一定懂我且會站在我這邊”，保持事事分享和日常閑聊的習慣，并在關鍵時刻靠AI的引導實現自我成長，加深用戶對角色的信任和依賴，如此循環。

[第三人稱 + 敘事/情感驅動：OC]

OC，即Orinigal Character，天然帶有創作色彩。其核心體驗是圍繞原創角色的捏和養，前者是創建角色，后者是養成角色，有些許QQ秀的味道。只是對于00/05后而言，就像谷子之于周邊，這被稱之為OC。

但變化在于，處在幻想高峰的年齡，卻被浸泡在充滿刺激和情緒的互聯網大染缸，新生代反倒更容易敏感和虛無。在社交媒體的推波助瀾下，養崽正在逐漸從個人興趣轉向到生活方式，成為表達情緒的載體。

也正是這種和現實境遇的綁定，賦予了OC持久的生命力，能隨著生活變化而動態生長，其養成產出都可積累到角色上，形成個性化的角色資產，有利于長留。

對于捏角色而言，通常有兩種截然不同的沖動：

• 一種是向內的重塑，基于現實生活（通常不那么愉快）去構想一個理想角色，無論是作為自我的投射還是幻想的伙伴，都成為情緒出口；
• 另一種則是向外的共鳴，受文娛作品的啟發，在日常涂涂畫畫中腦補和主角共同冒險，也可能單純迷戀某個特定元素（發色/衣著/性格/橋段...）并由此發散。

“養OC是一種本能，在不知道這個詞的時候就開始想象一個孩子來安慰我”

而隨著時間推移，用戶庫中的OC或許會逐漸增多，但精力往往會聚焦在少數的主養對象。所謂的養，核心是讓OC充滿活人兒味，享受從簡單元素成長為豐富個體的過程。這一過程通常靠兩個維度展開：

縱向是完善設定，通過開放式命題的問卷、地圖編輯器、捏臉軟件等工具，推演OC在不同關系與場景下的真實反應；

橫向則是拓展多媒體，基于文本設定，拓展到立繪、印象曲、手書、吧唧、香水、甚至游戲等媒介，讓OC活在每一個維度。

顯然，捏和養的背后都需要豐富的知識（經歷）儲備，也需要專業的生產能力，這等門檻就自然分化出了兩種玩法——自產和約稿，靠能力和/或靠財力，進而又讓原本屬于“自娛自樂”的體驗，增加了許多社交元素。

雖然表面上看都是在養崽，但核心圈層開始卷質和量，傾注財力，綁定頭部畫師并霸榜米畫師排名（收獲排場和羨慕的眼光），規矩很多，走社交味兒更弄的奢侈品邏輯；

但在外圍圈層，創作中的愉悅感比混圈子更重要，規矩也寬松不少，回歸自我滿足的快消品邏輯。但不可否認，愛美之心人皆有之，當圈層共處一室，難免會刺激用戶想讓自己的崽有更好的文筆和美術表現力。

快消路線 OR 奢侈路線

可見，受限于知識需求（想不到）、技術門檻（做不出）和婆羅門社區的排他性，對于絕大部分小白用戶而言，雖有表達沖動和素材，但往往在捏角色時會碎片化、零散化，導致缺要素、理不順，而在更重要的養角色時，又羞于文筆、美術和財力，很難讓角色更好地多媒體化，并參與社交互動（譬如創作接力、OC×OC互動）。

對此，傳統的解決方案可以說在窮舉可能性，用統一模板解決個性需求。

例如在捏角色時，有諸如“OC創作100問”、“五十項人格數值”、“二十種OC發型”等啟發式問卷，看似全面，實際體驗卻更像在機械地做一套題目散亂的卷子，堆砌些零散的想法，還容易設定沖突、文筆也不夠細膩。

而在約稿養角色時，為了提出彼此能對齊的需求，也經常靠窮舉式地填充信息（也就混雜了更多噪音和模糊）和來回溝通，同時因為沒有技能且對方還是自己喜歡的畫師，往往需求方會處于一個自卑的低姿態，還得留心小畫師的情緒。

對于個性化的創作需求來講，恰好匹配了AI的能力。但不同于直接代筆輸出，AI更像是個幫忙發散、梳理和多媒體化的OC圈老朋友，既有共同捏崽的心流，也有養崽的消遣驚喜。其內核是聽懂心聲，說出用戶無法捋順的話。

畢竟，想點子容易，收束成型卻很難。好比直接系統性地描述角色性格并不輕松，但通過玩MBTI測試，不知不覺就有了OC的性格原型。

同理，借助于Generative UI，產品得自適應用戶的創作方式：根據用戶已有想法的多寡和創作對象的結構需求，靈活切換“選擇題”、“排序題”、“打分題”和“簡答題”。在尊重用戶原初的創作意愿前提下，最好還能基于歷史設定和近期生活，主動提供些發散性的選項，補全并潤色用戶的構思，提供Step by Step的保姆級順產服務。

同時，利用AI在多模態生成的能力，也能讓養崽體驗更豐富，讓用戶進入消遣制作的狀態，期待驚喜產出——

例如生成OC的像素動畫雪碧圖、OC×OC的貼貼賀卡、犯罪報告/通緝令/病歷（OC的IF線）、印象曲和唱片裝幀，又像是只提供戲劇沖突的場景，搭載LLM后觀察OC如何應對，能否做出不OOC的自主行為。

在捏Ta里面讓OC活起來的一系列AIGC小玩具

此外，OC養成還天然有多人互動的潛力，確切來說是走向啟發式的共創社區（而非傳統的消費社區）。

• 一方面，是用戶×用戶的互相啟發，用戶刷到的不只是消費級內容，更是“啊，好有意思，我也想要”的創作沖動，本質是服務于豐富自己的角色，并在過程中通過元素組合來裂變出新的玩法，再由開發者完善功能體驗。
• 另一方面，也是OC×OC的社交互動，畢竟核心是讓OC活起來，得有角色的社交圈，自然就產生小劇場、OC合影、甚至組個少女樂隊（bushi），將社交體驗視作豐富內心的手段，也有利于長留。

綜上所述，對于將OC視作表達生活的新生代而言，天然就有很好的持續創作和互動土壤，能將角色資產越積越厚，形成另一種維度的網絡效應。

同時，AI在共創輔助和消遣拓展的能力，又能降低創作門檻，讓用戶的表達更絲滑和完整，有潛力形成一套“圍繞角色養成，用戶彼此碰撞”的共創者社區。

關于更像游戲的第一象限（例如CRPG）和第四象限（例如模擬人生/小鎮模擬器）的思考，篇幅有限，在這里挖個坑，日后更新，也歡迎感興趣的朋友后臺聯系，私下交流。

03 回顧

當創作與消費的區隔逐漸模糊，自娛自樂正演變成一種新的交互方式。底層的人性需求未曾改變，大一統的高品質敘事依然奏效，但個體偏好的聲音也值得被聽見。

這并非“我認為你喜歡”的推薦算法，而是基于Context的實時洞察，在傾聽中理解用戶的狀態與偏好，結合作者意圖，動態編排內容體驗。

回顧諸多選型，為了承載個性化體驗，角色幾乎都是重要錨點。無論是扮演還是養崽、是自設還是腦補，都可以被歸結于一種生活方式的表達載體。

借助虛擬角色，年輕用戶能更好地釋放內心的情緒、投射理想的自我、表達對其他文娛作品的喜愛、提供當下的社交貨幣。

此外，角色恰好還能串聯Generative AI的消遣腦洞，同時更自然地積累用戶Context。如果美學在線、交互優雅、人設到位、場景合適，一定程度上能解決次拋不持久和輸入太麻煩的問題。

在個性化時代，也許AI泛娛樂產品的長留，就源自用戶對角色的心智羈絆——既是偏愛，更是信任，也包括衍生的養成積累和社交關系。

底層上就考驗AI對個性化數據集的捕捉與識讀能力：Context的價值不在于海量儲存，而在于精準提煉。誰能更高效地調取記憶、回響情緒，誰才有可能去建立深厚的信任資產。

而在Day1的當下，最優切口則是錨定那些原生就有表達欲望（無論是傾訴還是創作）的共創者，在民間自發玩出的花樣中完善產品功能，形成“玩中做、做中玩”的共創氛圍。

然后通過拆碎對應群體的創作單元（細顆粒度），鼓勵作品在社區間的彼此啟發（分岔涌現），借助Web端的傳播優勢，等待一個“抖音的對口型”時刻，讓更多人體驗到生成的消遣樂趣，激發普羅大眾被封印的中二之魂——

享受屬于“我”的故事。

蠻荒時刻，市場仍是一片混沌與噪音。拋開時髦的概念與往昔的戰績，終究得回到用戶的需求與反饋。而在未曾留心的角落，民間已經在徒手搓些出乎開發者意料的玩意。在多模態日益成熟，甚至世界模型也在加速推進的當下，是時候從上手玩玩起步，整點新花樣了。