這家賽道內種子輪融資最多的公司，發布了一個真正的口語學習Agent

Talkit 是一款為 Agentic 時代打造的沉浸式語言學習應用

Talkit要解決的是一個長期困擾語言學習行業的核心矛盾：真人老師供給稀缺且昂貴，用戶卻需要長期、穩定、可持續的口語練習頻率。Talkit 選擇把"開口"當作系統的第一目標，并圍繞這個目標重建產品結構：讓用戶每天進入應用時，面對的是一套圍繞用戶生活動態生成的練習安排。它希望把口語練習從一次次零散練習，變成一個能持續演進的語言環境。

在 Talkit 里，語言學習不會圍繞固定課程表或線性路徑展開。用戶進入應用后，系統會依據目標、語言狀態與使用行為，持續生成不同的對話任務和使用場景。隨著使用時間拉長，任務內容、難度與反饋節奏都會迭代。練習內容會隨著用戶的表達表現持續演進，并與當下語言狀態保持同步，從而逐漸形成一個 與個人進展高度貼合的語言環境。為了讓這種長期判斷與調整能夠持續發生，Talkit 把 Agent 放在系統運行的中樞位置，讓它負責理解目標、規劃練習路徑、調節反饋節奏，并貫穿用戶的長期使用過程。

語言學習是全球級 AI 的天然入口場景

語言學習具備長期、高頻、多終端、大基數的特征。

語言是一種需要長期反復使用的能力。語言學習通常以短時、高頻、長期的方式持續發生，周期往往以年計。以 Duolingo 為代表的語言學習產品，已經在全球范圍內體現出極強的高頻使用特征：次日留存率約 52%、用戶日均打開次數約 2.5 次、連續打卡 365 天的活躍用戶約 1300 萬人，占其 DAU 的約 25%。

語言學習覆蓋全球、跨年齡、跨生命周期。全球約有20 億人長期處于語言學習過程中，覆蓋不同國家、文化、年齡與收入層級。這是極少數同時具備全球普適性、跨年齡段需求、可持續 5–10 年以上使用周期的 AI 應用場景，具備基礎設施級入口潛力。

語言學習已成為 AI 的重度使用場景。從真實 AI 使用強度來看，語言學習已經在規模化消耗 AI 能力。Duolingo 是 OpenAI token 消耗量Top 1，達到10,000億級別的tokan消耗數。這源于大量真實用戶的高頻對話、反饋與生成行為。從 AI 生態視角看：Token 消耗強度，本身就是 AI 被真實使用程度的重要信號。語言學習已經在現實世界中，驗證了其對 AI 能力的持續、規模化需求。

口語學習為什么必須個性化：預設學習路徑永遠只能滿足部分用戶的需求

盡管語言學習市場規模巨大，行業長期呈現出高度分散的狀態，其根源來自底層結構本身。語言種類、能力水平和使用目標之間存在顯著差異，任何單一學習路徑都難以覆蓋全部人群。與此同時，學習過程高度個體化，即便水平相近的用戶，其短板位置、進展節奏和心理門檻也可能完全不同。在教學范式層面，規則驅動、交流驅動和任務驅動長期并存，各自適配不同階段和不同目標。受限于技術條件，傳統語言產品往往需要在設計階段做出取舍，通過預設用戶畫像來構建內容和路徑，個性化更多依賴拆分不同產品形態來實現，這也持續強化了行業的長尾格局。

在這種結構下，口語最早暴露出現有產品范式的邊界。口語能力的形成依賴表達行為能否在真實或近似真實的場景中反復發生，用戶是否愿意開口、是否能夠持續表達，以及能否將練習成果遷移到現實生活，往往比掌握多少知識點更具決定性。口語練習過程中存在大量即時判斷，包括是否糾錯、如何反饋、是否切換場景和是否調整難度。這些判斷高度依賴上下文和長期記憶，系統需要清楚用戶當前所處階段、過往卡點以及近期狀態變化。一旦理解和反饋出現斷裂，用戶的開口意愿就會迅速下降，練習也會退化為一次次孤立事件。

這一結構性矛盾，也決定了系統必須在運行過程中持續理解用戶狀態、實時生成內容并動態調整路徑，而不再完全依賴一次性的人群假設。Talkit 團隊將這一能力放入產品的核心設計中，使系統能夠隨著用戶真實行為不斷更新判斷。創始人劉夜在教育與技術系統相關實踐中的長期觀察，也不斷指向同一個結論：只有把"運行階段的持續適配"作為系統出發點，語言學習中長期存在的分散與低效問題，才有被真正緩解的可能。

Talkit 的個性化來源于持續理解用戶

在 Talkit 的設計中，個性化來自多源信息的持續匯聚。系統需要在長期使用過程中不斷修正對用戶的理解，因此在數據來源上，Talkit 將個性化拆解為三條并行運行的路徑，分別承擔不同層級的判斷任務。

第一類來源來自用戶的主動輸入。

在初始階段，Talkit 會通過簡短、低負擔的提問了解用戶的學習目標、使用場景和語言背景。這些問題是系統理解用戶意圖的起點。

第二類來源來自使用過程中的持續監測與行為收集。

隨著用戶開始練習，系統會持續記錄與語言能力直接相關的行為信號，包括表達長度、反應時間、錯誤類型、場景偏好以及練習頻率的變化。這些數據會在多輪互動中不斷累積，用于更新對用戶能力狀態和節奏偏好的判斷。相比初始問卷，這一層信號更貼近真實能力，也更能反映用戶在不同階段的變化。

第三類來源來自用戶在其他平臺上的長期表達痕跡。

通過與社交媒體賬號的綁定與打通，Talkit 可以在用戶授權的前提下，理解用戶的表達風格、興趣主題以及長期關注的語境。這使得系統在生成對話場景和任務時，能夠更貼近用戶真實生活。

這三類來源在系統運行過程中持續交叉驗證。主動輸入提供初始方向，行為數據反映實際能力變化，社交信號補充長期語境背景。通過這種多源信息的組合，Talkit 的個性化得以在運行階段不斷更新，而不依賴單一時間點的用戶標簽。這也使得系統能夠在用戶目標變化或能力躍遷時，及時調整判斷邏輯，保持長期體驗的連續性。

為什么語言學習需要陪伴，以及 Taki 的角色

語言學習是一項周期很長的行為，尤其是口語練習，本身就伴隨著心理成本。很多用戶在缺乏回應和情緒支撐的情況下逐漸減少開口頻率。這也是為什么大量語言學習產品在短期內能夠激活用戶，卻難以維持穩定的長期使用。

Talkit 為每一位用戶引入了專屬的陪伴者Taki，他們有不同的形象、性格、音色等。

Taki 與 Agent 系統共享對用戶的長期理解。一方面，它會根據用戶在練習中的表現鼓勵用戶、或指出可以提升的地方；另一方面，用戶與 Taki 的自由聊天內容本身，也會被系統持續解析，并轉化為后續課程與對話任務的生成依據。用戶表達過的興趣、話題偏好和常用表達，會自然滲入后續練習中。當用戶狀態波動或出現中斷時，系統也可以通過 Taki 提供更低壓力的回歸入口，從而降低重新開口的心理門檻。

沉浸式體驗，是口語能力形成的必要條件

口語能力的形成高度依賴情境，真實表達往往發生在具體的人、場景和情緒之中。當語言練習長期脫離語境時，用戶很難建立對現實交流的代入感，也難以將練習成果遷移到真實世界。這正是大量口語訓練在完成度上看似順暢，卻在真實交流中效果有限的重要原因。

3D avatar模擬真實世界中的交流對象

系統通過構建可持續交互的 3D 世界，讓用戶在接近真實社交環境的狀態下完成表達練習。應用中存在多種 3D Avatar，它們具備明確的人格設定、表情變化與情緒反饋，在對話中能夠表現出態度、反應和關系差異。用戶面對是一組在行為與互動方式上存在差異的交流對象，更接近現實生活中的溝通體驗。

Avatar的互動與 Agent 系統深度聯動。

Avatar 的反應方式、對話節奏和情緒反饋，會隨著用戶的表達表現持續調整。當用戶在不同情境中反復練習時，系統能夠逐步理解其表達習慣與情緒反應，使語言使用自然發生在一個更貼近現實世界的互動環境中。這種設計縮短了練習與真實交流之間的心理距離，也讓口語能力的形成更加順暢。

從市場格局看，口語的結構性機會正在形成

在線語言學習市場本身已經足夠成熟，并保持長期增長。到 2026 年，全球語言學習市場總規模預計增長至 1310 億美元，其中線上市場增長至 590 億美元，CAGR 達到 26%。

這意味著市場機會并不稀缺，真正稀缺的是優質供給的結構性突破。行業長期長尾的根本原因在于個性化與規模化存在張力：越深的適配通常意味著越高的人力成本，越大的規模往往意味著越粗的產品路徑。Agent 化的系統結構開始改變這一約束，因為它把"長期理解—動態規劃—持續調節"內化為產品能力，使高頻語言互動可以在更低的人力依賴下持續發生，并為規模化擴展提供新的路徑。

在這一格局下，Talkit 押注的方向是推動語言學習從"內容分發"走向"持續對話與過程管理"的形態躍遷。對于市場而言，這類產品真正競爭的是系統能力：能否在長期使用中保持連續理解、能否在運行階段實現深度個性化、能否把真實表達環境規模化供給。

結尾

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