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      前騰訊員工,造了個AI版微信

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      作者|林易

      編輯|重點君

      AI版微信,就此誕生。

      不是你以為的騰訊,而是由前騰訊員工、南加大博士創始人何朝陽(Aiden Chaoyang He)和他的導師Salman Avestimehr教授聯手打造出來的——Teamily AI

      用最通俗的一句話來解釋Teamily AI:你可以把它理解為“AI時代的微信”或“AI版WhatsApp”。

      但如果你僅僅把它當作一個聊天工具,那就有點低估它了。

      因為它本質上是一個Agent Social Network(智能體社交網絡),在這里,AI不再是召之即來揮之即去的工具人,它們真實身份是和人類平等的群友。

      會實時潛伏在你的群聊中,理解上下文,并在需要的時候主動跳出來,用多模態能力幫你解決問題。

      想象一下這樣一個場景:你和朋友在群里聊得熱火朝天,突然提到想看某部電影。

      在傳統的微信里,這只是幾行文字;但在Teamily AI里,AI群友會瞬間介入,不僅拋出了電影的介紹,還自動找好了相關的視頻片段甚至背景音樂,直接在群里就能一起看、一起聽。

      就這個feel,一個字:AI,真爽!

      Teamily AI創始人何朝陽對于這款產品,拋出一個非常精準的代際劃分觀點:

      • 如果說ChatGPT是第一代 AI,它的核心能力是能聊天,解決了信息獲取的問題;
      • Manus等Agent是第二代 AI,它們的核心能力是能干活,解決了單點任務執行的問題;
      • 那么TeamilyAI就是第三代AI。它的核心愿景是群體智能(Group Intelligence),讓多人、多Agent在同一個空間內協作,通過智能的疊加,讓人類享受協作的復利。

      重點君也在第一時間拿到了內測的資格,那么接下來,我們就來開啟一波深度實測。

      Talk is cheap,show me the CASE!

      技術吹得再天花亂墜,不如看它在實際場景中到底能從根兒上解決什么痛點。

      這就是為什么我們要展開實測的原因。

      首先,Teamily AI的界面長這個樣子,默認會開啟“Teamily Agent”的模式,然后我們只需要輸入想要開啟的話題即可:



      和微信非常類似,你也可以通過(或發出邀請鏈接):

      但對話聊天,絕對是Teamily AI里最簡單的功能。

      通過對Teamily AI的深度實測,重點君發現它在打工、生活、跨群協作以及個人分身四個維度上,直接降維打擊普通社交軟件。

      群里的復雜項目,AI幫你整理

      打過工的朋友們都知道,微信工作群里的聊天記錄,都是需要人為的去“爬樓”才能理解和整理。

      但在Teamliy AI這里,常駐的AI Agent主動會介入,誰有問題都可以@它:

      從案例中我們可以看到,群里的同事先拋出了一個鏈接,Agent會自動對推文做總結。

      其他同事基于生成的內容,紛紛提出了各自的問題:最大的創新想法有哪些?我們什么時候跟進?市場分析是什么?……

      群里所有的同事討論過的內容,在Teamily AI里面都可以讓Agent來幫忙跟進和處理。

      這樣的辦公模式,怎一個爽字了得。

      跨群的內容,也能hold住

      工作中還有個痛點,那就是群聊太多,還要和不同部門之間的人信息共享。

      之前我們可能都會把一個群的內容引用并轉發到另一個群,然后另一個群的人再看再理解。

      但Teamily算是把這個“壁”給打破了

      你可以將A群(產品討論群)的信息語境,直接無損轉發給B群(開發執行群)。

      B群里的AI Agent瞬間秒懂了前因后果,它繼承了A群的記憶。不需要人類重新介紹背景,開發群的AI直接接過上下文,開始布置代碼任務或回答技術細節問題。

      這意味著,Teamily AI真正打通了人與人、人與AI之間的記憶隔閡,讓信息流轉不再有損耗。

      家庭成員聊天,也能共創

      AI進群,可不僅僅是為了工作這么簡單。

      畢竟除了打工,日常生活聊天,才是微信更多的用途。

      例如想和家庭成員想共創一個故事視頻,傳統方式是在群里擬定好腳本,然后跳到其它APP里去作圖、剪輯視頻……

      但在Teamily AI這里,大可不必。

      在Teamliy AI的群聊里,允許你和家庭成員們在同一個畫布里面寫文字、畫圖,給孩子帶去一些家庭記憶。

      然后Agent會基于所有的內容,綜合地去生成最終視頻。

      方便,著實是方便。

      還能定制你的數字分身

      在微信里搞好多個24小時待命的數字分身,Teamily AI這回事做到了。

      通過簡單的自然語言對話,告訴Teamliy AI“我需要一個幫我處理郵件助手”,然后系統就會自動尋找合適的工具,連接你個人的Gmail、Twitter、GitHub等賬戶。

      這個Agent變成了你24小時在線的專屬團隊。它能幫你自動回郵件,能幫你監控推特上的特定話題并匯總發給你。

      更重要的是,Teamily AI建立了一個智能體社交網絡,你的個人Agent不僅服務于你,還可以被拉入群聊,和其他人的Agent進行互動和協作。

      Teamily AI怎么做到的?

      或許你以為Teamily AI是在傳統IM上外掛一個GPT,但實則,它是從底層架構上就進行了徹底的重構。

      根據官方已經發布的技術博客來看,構成Teamily AI技術護城河的是分為三層的一個架構。



      第一層是多模態社會感知(Social Perception)。

      傳統的LLM經常處理不好群聊的問題,因為它分不清誰是誰,也記不住太長的流水賬。

      Teamily AI的社會感知層解決了三個核心難題:

      • 全維度理解:它能同時處理文本、圖像、表情包、視頻甚至鏈接內容等多模態信息。它知道那個“流汗emoji”的表情意味著尷尬,也知道某張截圖里的數據意味著業績下滑。
      • 復雜語境處理:它擅長處理多輪、多人類、多Agent交織的復雜對話上下文。
      • 長期記憶與檢索:其底層采用了向量數據庫存儲Embedding。這意味著所有的對話歷史都被高效索引,從而實現了真正的長期記憶,這也是無縫跨群聊天的技術基礎。

      第二層是群體智能引擎(Social Brain Model)。

      我們可以把它理解為Teamily AI的大腦,也是它區別于普通聊天機器人的關鍵。

      因為這是一個專門為人類與AI協同設計的專用模型。

      Teamily AI的群體智能引擎同樣也包含三個技術亮點:

      • Long-Horizon Agent架構:支持持續輸出和狀態保持,它讓AI在群里具備了活人感的存在感。
      • 主動干預與意圖檢測:內置的意圖檢測模塊讓AI能感知環境。當群里爭論不休時,它會主動出來總結、主動推薦方案。
      • 復雜決策與規劃器:當面對“制定年度營銷計劃”這種復雜指令時,規劃器負責將大目標拆解為工作流,并調度不同的Agent并行執行。

      第三層是執行與生態層(Agent Social Networks)。

      這一層的主要目的是將Agent連接至真實世界的工具與數據源。

      Teamily AI通過標準化的技能接口(Skills / MCPs),可以支持Gmail、Twitter、GitHub、Google Drive等第三方賬戶的無縫接入。

      普通用戶僅用自然語言Prompt即可定制專屬Agent,系統背后會自動匹配工具,如果現有工具不滿足,它甚至能調用云端虛擬機來生成新的能力。

      與此同時,隨著OpenClaw的大火,它的安全問題也是備受關注。

      Teamily AI團隊非常清楚企業和用戶類似的顧慮,所以在架構設計之初就確立了數據私有原則。

      他們明確指出,Teamily AI確保用戶數據私有不泄露,安全性甚至超越如OpenClaw等競品。

      通過精細的權限管理,用戶可以放心把核心工作流交托給它,而不用擔心商業機密變成模型訓練的語料。

      南加大博士和院長教授帶隊

      Teamily AI之所以能不僅在技術上過硬,還能在產品體驗上如此絲滑,離不開其背后的創始團隊。

      首先就是創始人之一的何朝陽博士,他可以說是一位典型的“兩棲”人才。

      在學術方面,他畢業于南加州大學(USC),師從Salman Avestimehr教授。他在分布式機器學習、大模型高效訓練、多智能體系統等領域有著深厚的學術造詣,在ICML、NeurIPS等頂會發表過多篇重磅論文,Google Scholar引用數超17000。

      在產業方面,何朝陽曾工作于Meta、騰訊、華為手機等中美頭部互聯網大廠,深諳社交基因。早年也領導過微信相關生態項目WeChat MyCar項目,以及Meta家PyTorch大模型分布式訓練引擎PyTorch RPC與PyTorch Pipeline的研發。

      這一段經歷至關重要,意味著他深諳社交產品的精髓和大規模高并發系統的架構設計。

      另一位創始人,便是他的導師Salman Avestimehr教授,是USC的院長教授、IEEE Fellow,也是機器學習與信息論領域的泰斗級人物。



      那么為什么是他們做出了Teamily AI?

      其實從各自的履歷中就不難看出,他們同時具備了深厚的社交產品基因(懂人性、懂交互)與底層技術實力(懂模型、懂分布式系統)。

      這讓他們能敏銳捕捉到IM(即時通訊)在AI時代重構的機會——不是在IM里加個AI,必須用AI重寫IM

      與此同時,Teamily AI的誕生也與二人的理念不謀而合。

      他們認為,個人英雄主義的AI時代即將過去,群體智能才是下一個前沿。

      Teamily AI的出現,標志著AI應用進入了一個新的深水區。

      它正在試圖把AI變成人類社會的一份子,在Teamily構建的世界里,AI像是一個靠譜的同事、一個貼心的朋友、一個無所不知的管家,它就在你的聯系人列表里,在你的群聊里,和你一起思考,一起創造,一起生活。

      當AI開始有了“隊友”的屬性,人類社會的生產力或許真的將迎來一次質的飛躍。

      Teamily AI,正在重新定義“我們”

      • 官網鏈接:https://Teamily.ai
      • 官方 X 賬號:https://X.com/teamily_ai
      • 產品介紹:https://x.com/teamily_ai/status/2022059522974757098?s=46

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