抖音试水AI分身,背后透露了什么信号?

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抖音试水AI分身,背后透露了什么信号?
5281点击    2025-02-22 13:33

抖音正在为它的内容生态注入新的技术变量。


据最新消息,近日字节旗下的AI智能体开发平台子(Coze)与抖音打通,与早期豆包App的简单问答功能不同,Coze允许创作者构建具备复杂逻辑的AI分身。通过接入


文档数据库、工作流引擎及大语言模型,这些数字助手不仅能完成基础客服应答,还可执行旅行路线规划、数据分析报告生成等进阶任务。


AI分身是基于创作者在抖音的已有内容,通过大模型生成的AI智能体,它能够复刻创作者的对话风格和知识库,面向群聊、私信、评论 、直播、搜索等场景与用户


进行24小时的随时互动。Coze的加入,提供了更复杂、灵活的AI分身设定,使创作者的AI分身能够运用到更多的场景。


但值得注意的是,抖音的AI分身虽然说是人人可用,但并非人人适用 。它的主要目的仍是围绕运营效率,比如对于创作者来说方便粉丝维护,对于商家而言方便客


户服务。从公告上看,似乎还有一些全新功能尚未完全展示。


抖音试水AI分身,背后透露了什么信号?


这一动作恰逢抖音内容生态进入关键转折期——据新榜《2024内容创作者生态报告》显示,截至去年6月,抖音活跃创作者规模同比增长99%,主播账号总量突破


1.8亿,职业主播群体已达1508万人。更值得关注的是,抖音电商去年GMV突破3.5万亿,超越京东跻身电商三极。


结合起来看,这些信息背后透露出了一个很明显的信号,经历了高速发展阶段之后,平台重心仍然要回落到精细化运营和高效转化上。而抖音AI分身的独特之处,就


在于结合了内容生态和电商,能够推动从流量到服务的转变。


从这个角度来看,AI分身或许是一个很好的切入口,不仅能够帮助我们去梳理平台对内容生态、技术路径和商业版图的深层思考,其在AI应用领域也是一个值得研究


的案例。


01 什么是抖音AI分身?


去年年初,抖音AI分身就在抖音APP内开始测试,这个功能源于应用里推出的一个名为“V”的创意项目,主要目的是基于豆包大模型,以及创作者的人物设计、知识


库、声音、形象等素材,培育出与自身性格特征和思维习惯相似的虚拟分身。十月份,抖音宣布面向广大创作者开始内测AI分身功能。


据了解,创建一个AI分身的过程并不容易。从报名项目成为候选人、匹配专门的工作人员,要经过几个月的考察期和训练才能正式上线。训练流程一般分为5个步


骤:确定用户对话场景、语料收集、监督微调训练、评测反馈和最终调优,用户需要提供大量信息,包括填写对一些问题的个人看法等。


然而,随着扣子支持创建AI分身功能,这些大费周章的步骤或许将被简化。只需要在平台上授权抖音号,再对分身进行自主配置,比如人设与回复逻辑、基础大模


型、工作流,文本知识库,总结聊天对话形成记忆,以及设置开场白和用户问题的建议。


抖音试水AI分身,背后透露了什么信号?


最终呈现的效果,以科技博主@波仔同学为例,点击带有“AI聊天”标识的头像框,就能和它的虚拟分身进行互动,对话方式包含语音和文字。每个创作者的AI分身都


极具个人色彩,比如当询问@波仔同学的特色能力的时候,他会告诉你自己很懂消费电子,“能把电子设备的性能扒个底掉。”


抖音试水AI分身,背后透露了什么信号?



从用户视角体验后发现,抖音AI分身既不是常规意义上的虚拟数字人,也并非专业领域的客服机器人。


这些虚拟分身既能够提供一定的情绪价值(虽然比起市面上的AI对话工具,其回答的专业程度和深度还较为有限),但已经足以代替博主完成一些重复性工作,比如


1v1回复粉丝私信、在粉丝群经营私域流量、在直播间回复常规问题等等。


本质上来讲,伴随这个日活超7亿的超级平台跨过野蛮生长阶段,平台商业逻辑理应从“流量驱动”转向“效率驱动”。

来看两组数据,平台年度3.5万亿GMV对应着每分钟近百万次的用户咨询需求,而1508万职业主播面临的却是人类注意力的天然瓶颈:即便是头部主播,每天有效互


动时长也很难超过6小时。AI分身本质上是用机器算力填补“海量用户需求”与“有限服务供给”之间的鸿沟。


用一些创作者的话来说,搭建“AI分身”所带来的最直接效益,是减少了人工运营成本。头部MCN机构“无忧传媒”透露,旗下达人每月需处理数十万条私信,而AI分身


可承接其中70%的模板化咨询。


从官方披露的介绍来看,抖音AI分身的功能远不止于群聊和对话。美妆达人的AI分身可以在对话的同时推荐种草视频,也可以直接发送商品链接;医疗博主则可以用


AI分身实现在线问诊和挂号;直播间带货的时候AI分身能够担任商品导购;创作者还可以基于分身生成个性化的宣传视频。


02 AI分身背后智能体商业化的新思路


此前我们谈到,“人们对智能体的终极期待,是构建一套“企业认知中枢”——它不仅是执行命令的工具,更是沉淀知识、优化流程的核心引擎。这一愿景在过往受限于


技术碎片化与成本壁垒,而如今,大模型的泛化能力、多模态融合与成本下降,终于让商业社会看到了破壁的机会。”


但现实情况是,当前智能体的自然语言交互能力仍存缺陷,在动态环境和跨系统的协作方面还有各式各样的可靠性不足,尤其在高成本低回报间的商业化层面步履艰


难。


抖音AI分身作为一次智能体的商业化落地演示,其中有不少精巧的设计能带给人新的思路。

通常情况下,AI智能体多聚焦于客服替代、流程优化等单点功能的突破,而抖音的尝试将AI分身嵌入内容消费全链条——当用户观看美妆教程时,AI分身可同步推荐


适配肤质的商品组合;在旅行博主评论区,它能调用地理位置数据生成定制路线。


这种"内容即服务"的融合,在一定程度上,意味着AI智能体从效率工具升级为场景化服务入口 。据第三方监测,接入AI分身的家居类账号,"视频观看-商品咨询-下单


转化"的路径耗时明显缩短。


在一些细分领域,不同于通用型AI强调大而全的能力,抖音AI分身呈现出鲜明的垂直化特征:教育类分身可调用课程目录解答报名问题,本地生活类分身能实时查询


餐厅排队情况。这种深度绑定细分场景的策略,使单个智能体日均积累的精准交互数据,能够反向优化推荐算法与供应链响应。


抖音试水AI分身,背后透露了什么信号?


据IDC数据,2023年全球企业部署的AI智能体中,近80%仅应用于基础问答场景,真正进入决策层的不足5%,由此说明智能体的冗余性。更深层的矛盾在于,智能


体训练所需的场景数据与企业开放数据的意愿形成悖论,比如医疗AI需要病例数据优化诊断能力,但医院因合规风险拒绝共享,这种数据孤岛效应严重制约了技术的


进化。


从这个角度来看,抖音AI分身算是一个较为反常识的设计。就像前面提到的,实际上,在专业领域,AI分身的表现并不算突出,而是更多依赖kol的个人信息源,更


不用说真正进入到“决策层”。


这项功能的真正亮点在于,印证了生态协同的价值。


举个例子,第三方开发者难免面临"平台依赖症",在对话式AI开放平台,头部智能体大部分的流量来自平台推荐,这种模式很容易导致其他智能体的曝光丧失。但抖


音提供了一种相对更稳定的模式。这些带有个人色彩的AI 分身,与创作者本身紧密相连,标签和定位基于创作者,流量与商业化能力也与创作者自身流量挂钩。


从平台自身商业化的角度推测,相比传统平台收取佣金/服务费的直接变现模式,抖音选择了一条更隐蔽的路径:AI分身不仅让智能体最大程度实现覆盖,平台还跳


过了用智能体直接盈利的逻辑,通过提供工具帮助创作者商业化,从而促进整体生态的繁荣,带动平台自身更持续的收入增长。

可以想象的是,当创作者深度依赖AI分身并完成粉丝运营、数据分析、选品决策时,平台实际上在培育一种新型的生态绑定。AI分身在服务过程中持续吸收行业知


识,如美妆数据、家电参数库,而数据反哺形成的垂直领域知识图谱,正在成为抖音区别于其他平台的隐性壁垒。


这种模式印证了数字化时代平台商业化的高阶形态:不再局限于流量贩售或佣金抽成,而是通过技术构建生态共同体的利益增长机制。抖音正在跨入"智能体赋能"的


新阶段——从优化既有生产要素的效率,发展到创造新的生产要素。


字节对AI场景应用的理解,在抖音AI分身的实践中有了相对清晰的脉络:相比炫技秀肌肉,将技术内嵌在真实商业场景的毛细血管是更务实的选择。


这种由场景驱动的AI落地策略,本质上也延续了字节“用产品验证技术”的一贯路径:从早期今日头条的推荐算法,到如今AI分身的智能服务,始终是将技术势能转化


为具体场景的生产力提升。


文章来自于 微信公众号“新眸”,作者 :鹿尧


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关键词: AI , AI分身 , AI数字热 , 扣子
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cursor

【免费】cursor-auto-free是一个能够让你无限免费使用cursor的项目。该项目通过cloudflare进行托管实现,请参考教程进行配置。

视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1WTKge6E7u/

项目地址:https://github.com/chengazhen/cursor-auto-free?tab=readme-ov-file


2
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

3
数字人

【开源免费】Fay开源数字人框架是一个AI数字人项目,该项目可以帮你实现“线上线下的数字人销售员”,

“一个人机交互的数字人助理”或者是一个一个可以自主决策、主动联系管理员的智能体数字人。

项目地址:https://github.com/xszyou/Fay

4
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

5
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

6
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner

7
无人直播

【开源免费】VideoChat是一个开源数字人实时对话,该项目支持支持语音输入和实时对话,数字人形象可自定义等功能,首次对话延迟低至3s。

项目地址:https://github.com/Henry-23/VideoChat

在线体验:https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/video_chat


【开源免费】Streamer-Sales 销冠是一个AI直播卖货大模型。该模型具备AI生成直播文案,生成数字人形象进行直播,并通过RAG技术对现有数据进行寻找后实时回答用户问题等AI直播卖货的所有功能。

项目地址:https://github.com/PeterH0323/Streamer-Sales