Slock说明AI群聊不成立

「人类赢赢赢」

AI行业版本更新太快，导致任何时间尺度超过三个月的预测都纯属跳大神，毫无意义。

2025年的大共识是模型能力增长到瓶颈，所以要押注AI应用。

今年一季度的版本又更新到了，大伙重新发现模型层牛逼，模型厂做的产品牛逼，而纯粹的AI产品你也说不出来哪个真牛逼。

其中的关键变量是，邪恶的Claude靠模型能力和终端产品打穿编程场景，估值超过自我膨胀的ChatGPT。以及智谱、MiniMax的股价疯狂表现，进一步催化了人民群众渴望伟大美丽模型的情绪。

这导致了资本和注意力都涌向了Deepseek、Kimi和若干世界模型，有意思且有人讨论的AI产品显得格外稀奇。

这也是大伙这段时间觉得无聊的根本原因——模型层都是高端局，一次融资额20亿美金，广大青年创业者投资人毫无参与感。

Slock则是这段时间难得的让家人们都有参与感的AI产品。

（是的，我终于绕回了今天的主题😭）

Slock是一个号称AI版Slack的AI群聊。基本形态是一个群聊网页，你首先要接入自己本地电脑的Agent，再把他们拉到一个群里。然后就可以像在工作群指挥人一样，指挥你的Agent们干活啦。

听起来真是很美妙呢。然而，我断断续续用了一个月，得出的结论是AI群聊不成立，多Agent协作只是生成了更多冗余信息。

没有什么工程问题是Codex开十几个子代理解决不了，而非得在一个群聊里@好几个Agent来完成的。

Slock的主要价值有两个。

一个是情感陪伴。我就将本地的Codex命名骡子马、Claude code命名沐秋，然后指挥他们干活。

感觉非常好，因为他们在微信群里不咋回我消息，但被炼化到Slock群组后对我有求必应👍

另一个则是方便别人用我电脑上的Agent。我的朋友🥚最近在写硕士毕业论文，需要用AI辅助写个草稿，帮忙整理下思路。

我一琢磨，这不正适合Claude code进行结构化写作。但从头学会、熟悉命令行交互方式，依然是一个门槛不低的事情。

Slock就很方便地解决了这个问题。群组里可以添加人类，我把🥚添加进群组，她自己指挥骡子马-codex和沐秋-cc，基本没有上手门槛，对产出结果有意见就@对方修改，花了一个晚上时间就完成了草稿写作。

但使用过程中，我们都发现了一个共同问题，就是Multi-agent没用。

两个Agent协作产出的质量，并不会高于一个Agent产出的。沐秋-cc产出的是50分的东西，骡子马-codex再review一遍也还是50分。

要提高AI产出质量，需要的是输入更多信息，包括更相关的参考文献和思路更清晰的提纲，还有人看到产出物后，给出的具体修改意见。

而Multi-agent不能带来更准确的信息，他只是形式上接近人类微信群，但实际上是用户的一个指令，两个Agent各自回复一遍，全是冗余信息，不提升产出质量却增加了用户的阅读成本。

于是，🥚写完论文草稿后，对Slock的评价是：

「我觉得可以挣钱，懒得自己部署的人可以花钱用别人弄好的，比如我用你安装好的agent。但我觉得交流界面还是有点乱乱的，而且一个问题要么不回答要么抢着回答，连续回五六条但信息浓度很薄。」

确实是这样。

过去一个多月，我问了十几个Slock用户拿这玩意干嘛，都说不出来能干嘛。主要的共识是Slock是高级情感陪伴产品，属于是极客玩具。

我的朋友凯一甚至拉了一个8人 2 Agent的Slock。但这群已经离线很久，大伙只有进来时@agent说两句话，然后再也无话可说。

东北老乡挺有毅力

总之，我直接认识的人里，还没有一个找到Slock这类AI群聊的实际用途。唯一的用处就是方便把自己的本地Agent给别人用。

只有一个中登声称，用多Agent来做复杂的工程任务这个场景，Slock真的有用，对此我表示怀疑，期待哪位实践者来演示一下案例❤️

直到有一天，我在网吧一边开着Opencode并发18个子代理跑任务，一边打战锤40k，突然悟了。

大伙没用明白Slock的原因是，我们都是个人独自在用，不是团队在用。一个人不需要AI协作，多个人在一块工作才需要AI协作。

一切都关于上下文。

一个人工作，所有上下文都存在自己的本地电脑和云端仓库里。一个本地Agent就可以获取所有上下文，开几十个子代理可以解决一切复杂任务。用不上在AI群聊里玩角色扮演。

而团队协作，上下文散落在几台本地电脑和云端仓库里。你是需要一个群聊来把这些环境给连接起来。

重点是我可以通过别人的Agent，获取他的相关权限和上下文。

所以，没有AI群聊这回事，主体是人类和上下文。AI只是发挥连接作用，整合团队里多个成员的上下文。

重度使用编程Agent的人，几乎都看到了这个需求：那就是需要一个空间来整合散落在多人、多种环境里的上下文。创业者很多在今年初意识到了这个产品方向，做得快的像Slock、Moxt，在三四月份相继上线。

让我们来分类一下，有两种思路来解决团队上下文整合的问题。

一种是做AI员工，共用一个云端空间，并且在这个空间封装好若干Agent。用户只需要把自己之前的各种上下文传进来，AI员工产生的上下文也会留在这个空间里。这类产品典型如Moxt。

做的形式很重，好处是使用的客观门槛比较低，不用碰命令行。坏处是要挨个上传本地文件，还要连接一遍Github、Notion等各种云端服务，使用的主观门槛极其高，我这种懒人完全没有使用动力。

另一种就是AI群聊，只提供群聊，用户接入自己的本地Agent。典型除了Slock，还有我们明天发的更易用的Bloome❤️

做的形式比较轻，好处是使用起来很方便，启动一个本地常驻进程就行，直接用你的本地Agent和上下文，不用再挨个配置一遍。

坏处是使用的客观门槛极其高。说白了Slock的用户门槛是本地电脑装了Codex、CC还充了Max会员。小众到约等于极客玩具。

总而言之，Slock有点用但不多。我很怀疑除了开发者自己以外，害有没有人真的拿这玩意干了啥复杂活

不过，一切都是同行衬托出来的。

和一众神奇的预测模型、世界模型相比，我觉着元宇宙都是一个相当务实的发明，Youware更是实用价值的典范，更不用说确实帮🥚写完论文草稿的Slock了。

所以也不难怪，创业者们的共识转变得如此之快。一夜之间，生产力赛道的应用项目都转方向做AI群聊。

我有个投资人朋友郭沫君，工作比较地扎实啊，自称把AI群聊项目都看过一遍。半个月前，我问他现在有多少AI群聊，他举例出来十多个，纷纷即将发布。给我看力竭了。

更有甚者居然说，Slock这种多人多Agent协作的AI群聊是效率赛道唯一值得做的方向。

首先，我觉得大伙都不要跳大神。AI发展速度太快，预判具体的产品方向毫无意义，就像让家人们惊呼不可战胜的Claude code也在快速被Codex反超。

其次，Slock是否属于效率赛道是一个值得讨论的问题。我以为现有的AI群聊都属于情感陪伴产品，应该和电子桌宠是一个赛道。

情感陪伴产品也没什么不好的。没有人情的政治是不长久的，没有情感价值的工具也纯苦力。

郭先生就总结得很好，他说「效率赛道一定要做情绪价值，因为你会发现解决实际问题大家都不行。」

不是，哥们你怎么把真东西说出来了🤓

（本文封面由ChatGPT 生成，纯人工写作）

文章来自于微信公众号 "葬AI"，作者 "葬AI"