很多 AI 产品,就像你在全是陌生人的活动上,遇见的很多擦肩而过、加了微信的「好友」。
Let's be honest,你不会再跟 ta 发消息的。
但偶尔会有一两个人,聊了几句以后突然觉得这人有点意思,多聊几句,多聊几天,变成了朋友。
信赖感是一种偶然的涌现。有趣的是,AI 产品似乎也需要这种信赖感。
Me.bot 来自心识宇宙,一家在 ChatGPT 之前就开始做大模型的创业公司。
它像是很多产品的融合,笔记、稍后阅读、To-do List、日记类产品。不同的是,AI companion 在 Me.bot 里贯穿始终,每一步都有回响。
Me.bot 在夏天登录 PH,周榜第一月榜第二
「我希望它能成为一面镜子,」心识宇宙联创、Me.bot 产品负责人陈阳说,「每个人都需要一面自己可以信赖的镜子。」
以下是我们与陈阳访谈的记录,经 Founder Park 编辑整理。(我们也要了点福利,非广告,放文末了)
FP:稍等我们开一下录制。
陈阳:其实可以试一下 Me.bot 录制。
FP:对哦,它最长能录多久?
陈阳:现在能录一个小时,但其实超过一个小时也可以。Add + 里面有个 recording,可以录长的。
FP:我们试试。
陈阳:有时候线下对话,没办法用飞书妙记,我一般都会把 Me.bot 的记录给打开。
FP:这像是一个办公的需求,如果不是你提醒,我们可能很难想到要打开一个非办公的软件来记录。这跟产品的定位有关,用户会怎么思考,在什么时候被激活?
陈阳:说明它(的定位)还没有那么深入人心。我们在努力哈哈,内部关于 Me.bot 的定位也讨论了蛮久,差不多是从去年 11 月开始。
FP:你对 Me.bot 的产品定位是什么?
陈阳:整体上,会把 Me.bot 当做一个身边为你出谋划策的朋友。
有个说法叫「良师益友」,很难说 Me.bot 是个良师,因为良师是个很高的要求。但是我希望 Me.bot 成为我的益友(Inspiring Companion),任何时候你需要记住一些东西,或者找人聊一聊、碰撞一下想法,或者发现什么有趣的链接的时候,就可以丢给 Me.bot。
比如说现在的对话,我怕忘记,或者希望有人帮我梳理一下想法,Me.bot 就可以整理下来,并最终给我一个反馈。我们在产品里很强调一个(理念)叫 Connect the dots,把现在的表达和过去的表达连接起来,可能就会找到一些新的线索。
相对于情感陪伴的 AI,我们更希望 Me.bot 是一种偏智识上的陪伴。因为 inspiring 和 companion 是两个部分,companion 就是朋友陪伴的部分,inspiring 的部分不是类似 Character AI,而是去启发人、鼓舞人,在某种意义上,帮助你发现自己不同的面向,串联过去,展望未来,借助它的推力成为自己想成为的样子。
记录之后,Me.bot 对你的印象
FP:在最开始就决定要把 Me.bot 定位成「益友」吗?
陈阳:一开始的说法没有那么精炼,但去年 11 月左右开始,我们有两个出发点。
首先是技术的角度,我们掌握的技术可以做什么事?我们觉得充分理解个人经历和记忆的个人化的大模型,会成为心识宇宙这家公司的壁垒。
另一方面,我们有个信念:AI 的出现,一定对普通人是有价值的,每个人身边都会有一个非常可信赖的 AI。类似 ChatGPT 这样的产品,更多还是通用 AI 的状态,离那种可以时刻跟人相处、为你出谋划策的 AI 还有距离。
所以那个时候,我们明确的就是,它会是用户可信赖的 AI。至于是不是叫益友、以及具体的功能,当时还不像现在这么明确。
FP:当你们向一个普通用户描述 Me.bot 的时候,会从「益友」这个角度去描述吗?
陈阳:反倒不会,因为现实生活中,真正完全做到 inspiring companion 的 AI 还没有出现,用户是无法理解的。
当我们向普通用户介绍的时候,还是会采用一些更日常、高频的 use case。比如想法记录,笔记归纳等等。但当他们开始使用 Me.bot 的时候,就会自然感受到它与 Notion、Evernote 等产品的不同,比如记录一个链接,Me.bot 会立刻给你一个反馈,这样的功能接触多了之后,Me.bot 的整体概念就留在了用户的印象里。
FP:现在的用户反馈是怎样的?大家对 Me.bot 的定位也是益友吗?
陈阳:大家会有很多不同的说法。人们会习惯于用旧概念去类比一个新生的事物,就像《黑神话》,有人说是西游背景的《战神》,也有人说是另一种魂系(游戏)。
Me.bot 用户不同的认知也会有不同的定义,其实也会反推我们自己对 Me.bot 的理解。有人觉得 Me.bot 是个笔记软件,有人觉得是个灵感软件,还有用户会拿我们当自我激励的产品,ta 会记录一些想完成、还没完成的事,希望 Me.bot 鼓励 ta,「OK,你可以的,你可以做到的!」
用户视角里的 Me.bot 还挺多样的。
FP:如果用户把你们当成笔记软件,那么传统的笔记软件,比如 Notion,会是 Me.bot 的竞争对手吗?
陈阳:从体量上来说,Me.bot 还构不成对传统笔记软件的竞争,我们的体量还很小。
从 Me.bot 自己的增长角度来说,我们需要找到潜在的有这样高频使用场景的人,看看他们能不能接受这种新的 AI 笔记的方式。
有一类用户是,他们对传统笔记软件是不满意的,比如 Notion 是个非常好的产品,甚至是最主流的笔记产品之一,但很多人并没有把 Notion 真正用起来,因为配置一个模版太复杂了,甚至 ta 花时间配置完之后,还是很难用下去,因为录入的体验很折磨人。
他们可能想要一个上手即用的产品。我们用户里有很多 P 人(随性,相对 J 人的计划和组织),对这部分用户来说,Me.bot 的产品形态和记录方式非常合适,你尽管输入,它自己会整理和联想,找回也很方便。我觉得这样的产品存在新的空间。
FP:这似乎是一个全新的用户体验,虽然比传统产品门槛低很多,但还是需要用户去学习和习惯。
陈阳:是有这样的情况,它确实需要形成使用的记忆习惯和所谓的「信赖感」。
这是一个「我在什么时候真的会想起来使用 Me.bot」的问题,是需要很仔细去解决的问题。虽然 Me.bot 有很多大家可以立刻能理解的功能,但从我的角度来说,它其实还是一个新物种,需要想办法让大家广泛接受。
用户价值=(新体验-旧体验)- 替换成本
——俞军著名的产品公式
FP:做一款之前不存在的产品,这很有意思,现在 Me.bot 的产品研发、迭代,更多依赖用户的反馈,还是你们产品团队自身的想法?
陈阳:简单理解,产品的开发模式里主要有两个流派。
一个流派是竞品对比式开发。比如说现在已经有 iPhone 了,那我对照 iPhone 去开发一个智能手机。大厂里很常见,会有这种惯性,像「吃鸡」火的时候,那大家去做吃鸡,自走棋火的时候,大家去做自走棋。这些都是很常见的一种策略了。因为一个很好的点子跑出来之后,大厂有足够的资源跟进。
另一种是愿景式开发,比如特斯拉或者 iPhone 的开发,就是出于某种愿景,然后再去找商业的落地去结合。
Me.bot 在开发的时候,是有偏愿景开发的部分驱动的。我们心中有一个比较清晰的完全体形态,这个形态现阶段的 Me.bot 还没有达到,但我们会朝着这个方向去开发。
像 iPhone 开始广泛的流行,基本要到 3GS、4 的时候。所以如果「往自己脸上贴金」,去类比的话,现在 Me.bot 可能就是 iPhone 一代的阶段。但是 iPhone 一代推出之后,一定是有用户的反馈进来的,因为你的产品是带着服务于大家的这种愿景而存在的。这些人有没有被帮助到?他们的反馈和感受如何?这些是一定要进入到产品开发流程里的。我们每周都会做非常深度的用户访谈,这些访谈会回到我们产品设计的考虑之中。
尤其是现在的阶段,虽然我心目中有一个完全体的形态,但是每一步怎么往下走,很多还是要跟用户的反馈相结合。
FP:你对现在「iPhone 一代」状态的 Me.bot 打几分?
陈阳:差不多 6 分,刚刚及格。
它有可用的部分,但也还未达到我们的预期。比如我们希望它是个益友,它最好可以主动地提供一些灵感和启发,以及它核心功能的部分;这些距离我们的想象都还有一些差距。
但其实,即便是 Me.bot 现有的形态和功能,我们还是看到了很多用户进来之后,非常喜欢,它切实地起到了一些我们想要的作用,这会让我非常开心。
因为每周都会做深度的用户访谈,跟很多用户关系很好,在我脑袋里,有非常多鲜活的用户形象和他们的故事,这些用户很大程度给了我们一些信心。
如果没有这些用户的话,我可能只会打 3、4 分。
FP:现在这批用户,如果总结出来的话,画像会是怎样的呢?
陈阳:我们一开始以为会都是些年轻的用户,但实际跑下来发现,核心用户的年龄跨度很大,从 19 岁到 84 岁都有。
有一位 84 岁的美国老先生,退休前在一家大企业做信息安全。非常有意思,最早接触到他是在我们的论坛上,他给了非常非常多的反馈,我们发现他的反馈很难读懂,就是英文,但很难读懂,可能是因为他的年纪,文字有一些时代的印记,跟大家现在讲的英文不太一样。
我们就对他很好奇,接触之后发现,他已经 84 岁了,他还有个朋友也在用 Me.bot,82 岁。
他尝试用一些 AI 产品串接,帮助他完成一个知识体系,某种程度上,可以理解为对世界的「建模」。他不只用 Me.bot 一个产品,但 Me.bot 在一个很核心的位置。
另外,在性别上,我们女性用户会多一些。这可能跟产品设计有关,因为我们非常希望让使用者感受到比较温暖、可以信赖的状态,所以视觉都会偏可爱一些。
以及 Me.bot 有一个核心功能叫「秒回系统」。你给它发了东西,立刻会出现一句话。聊天里也有 connect the dots 的展开的部分等等。我们访谈的用户里,很多人会觉得,对比较细腻的人来说,这些(功能)给了他们一些力量。
FP:老爷子对自己的知识做建模,有一种传承的感觉。
陈阳:传承可能拔太高了。
有一种说法叫「诤友」,比如说魏征就是唐太宗的诤友。魏征死了之后,唐太宗就说:「以铜为镜,可以正衣冠;以古为镜,可以知兴替;以人为镜,可以明得失。」
我会期待 Me.bot 成为你的那面镜子。所以我们为什么会把产品取名叫 Me.bot,就是因为这里面包含了「我」,以及「bot」这样一个客体。我觉得有的时候,人是需要通过另外一个客体来反射自己,在别人的反应中校准自己的。我觉得 Me.bot 或许可以成为一个你能信赖的镜子。
刚那个老爷子在我们访谈之后他还发了一个他的系统架构图,以 Me.bot 为中心,去分享、「传承」他的知识体系。当时看到,我自己也觉得很惊讶。
很多时候人们需要一面镜子,通过这面镜子去提醒自己,帮助自己保持清醒,或者是一种「Mindful」的状态,让自己能成为理想中的样子。
「自己」这个东西是看不见的。撞上一些别的什么,反弹回来,才会了解「自己」。
所以,跟很强的东西、可怕的东西、水准很高的东西的东西相碰撞,然后才知道「自己」是什么。这才是自我。
——山本耀司,日本著名时装设计师
FP:作为产品的负责人,你映射到产品的世界观是怎样的?你会汲取什么样的信息来丰盈自己?
陈阳:我的摄入很杂,综艺、电影、书、游戏,包括各种各样的网文、最近的短剧,都会去看。
这可能跟我之前做了 9 年游戏有关。举个例子,我刚进游戏公司的前半年,就把 Running Man 的前 200 集补了一遍。Running Man 里有大量的游戏玩法的设计;同时它是一个真人秀,你可以看到所有参与者的反应;那个时候也有弹幕了,你还可以看到观众的感受。某种意义上这是一种「人间观察」吧,它特别特别地吸引我。
因为它们的好看是有原因的,你能去感知到它们为什么好看。抽象来说,你会大致形成一种对这个世界或者时代脉络的理解。
其实我一开始从游戏跳来做 AI 产品,是认为 AI 产品更应该用传统互联网做产品的方法去做。中间经历过一些反复,直到做 Me.bot 的时候,我觉得我回归了。
用户进入到一个游戏世界的时候,需要一个完整的世界观,对吧?比如黑神话,那西游就是一个很完整的世界观。世界观是一个让用户带入这个世界的基础,所有的这些场景、人物的形象、语音,包括所有的玩法去让你相信这是一个完整的世界。像很多偏内容的游戏,很多玩家不一定记得玩法的设计,但会记得里面的人物。
做 Me.bot 的时候,到一定阶段,我们会回归到这种方法。某种意义上,应该把 Me.bot 当成一个人来设计产品,而不是当成一个工具,或者某种功能的满足来设计这个产品。这种状态贯穿在我们做 Me.bot 的过程中,是一个大的原则。
无论是交互体验也好,还是它的反馈和给人的状态也好,就把它当成一个人来去设计它。
FP:「把产品当成人来设计」是怎么体现的?
陈阳:我举个例子,淘宝的推送消息。按照传统互联网的推送规则,一般会选大家比较舒服的推送时间,上午大概是 10 点之前,晚上基本是 6 - 9 点,超过 10 点就是偏娱乐和个人的时间了。
这个规律的原则是,找一个大众最可以接受的规则去设计产品。
但如果你把产品当成人来设计,如果产品充分了解你,它不应该按照一个综合的画像去推送,而是要按照你的习惯,动态地规划推送。比如它知道你每天下午 1 点比较闲,这个时候应该找你。
FP:这是你对 AI-Native 产品设计的一种理解吗?
陈阳:在我看来是的,AI-Native 设计产品,就是尽可能多地用 AI 做判断、做内容生成。但这个背后其实是,当我们把 Me.bot 当成一个益友的时候,它的所有功能就应该符合一个益友的人设。
如果你的一个朋友每天早上 9 点、晚上 7 点准时给你发消息。
FP:铁暗恋。
陈阳:你会觉得这个朋友有点怪。
当然这个东西也分阶段,最开始验证功能的时候,就应该做一些规则性的东西,保证功能本身的价值浮现出来。
问:需要跟喜欢的女生天天说早安晚安吗?
答:谢邀,看个人,如果一个男生天天给我发晚安和早安我会觉得他有病,或者是觉得「靠这也想追我?」我觉得真要是喜欢一个女孩子还不如发现她生活中有啥喜欢的东西,然后创造聊天话题,这样你俩会有说不完的话,而不是只有每个人都会的早安
——知乎
FP:笔记类产品还有一个问题就是,用户留存和活跃度,很少有人能养成记笔记的习惯。Me.bot 存在这样的问题吗?
陈阳:这个担心的确在现实中存在。
我们日常在解决的就是这个问题,怎样让用户更好地上手、养成习惯,并真的用下来。基本上使用超过 6 篇的用户,后面的数据都非常好。但是很多用户都是在前 3 篇流失的。
我们聊到 Dot,它只做了对话,极简,做透了一个点,让用户比较容易用起来。
但在我的视角里,对话其实是个门槛很高的事。我自己用了很久 Dot,到了某一个时刻,会有一种很强烈的干涸的感觉,不知道跟它聊什么,也会觉得聊天的套路扑面而来的枯燥感。不过每个人的感受可能都不一样。
回到 Me.bot 的产品选择上,我们会很刻意地避开「把对话作为主要入口」。
现在的主界面是过去的记录。如果上来就是一个对话,对用户而言也许并不是一个很舒服的状态。对话是一种记录的方式,但它不是最主要的方式。
FP:我们发现很多 AI-Native 的产品,现在都在探索阶段,主要有两种,一类是一个 chatbot 做所有事,比如 ChatGPT、Kimi,另一类是不知不觉把产品的功能做得很多,甚至看起来比较重,Me.bot 似乎也是一个功能很多很全的产品。
陈阳:首先是 AI-Native 的这种说法,说得严重一点,我觉得是行业内比较自嗨的时候造的词。回归到普通用户的视角,最本质的事情是你的产品为我的生活带来了价值,解决了我的一些问题。
回过头来讲,收敛在真的能解决好的用户场景上面,对 AI 产品、对任何产品来说都非常重要。所以我完全认同,所有这些 AI 产品,Kimi 也好,ChatGPT 也好,它最终会被收敛在某个应用场景,作为它最主要的获客场景。
Me.bot 也是一样的。这就回到了刚刚讨论的,就是我不会一开始就跟用户说 Me.bot 是益友,这个是当你用到一定程度后自然而然会感受到的,比如那位 84 岁的老先生。对于新用户来说,一上来肯定要用他日常真的需要的东西把他留住。我们有一些用户,他们已经有一些很固定的 use case。
你不可能做一个全能的东西。某种意义上来说,全能等于无用,尤其是在大家还不知道你的时候。只是说这种全能在越来越多人知道你的情况下,可能他会发现他的很多长尾需求也能满足,就不需要再去找一个更细分的产品了。
但这是一个产品潜能的部分,不是从 0 到 1 的部分。
FP:找到有数据的场景是应用层的一个共识,但客观来说,数据飞轮在产品层面上会如何体现?AI 产品真的会是越用越有用,用的人越多越有用的情况吗?
陈阳:我自己的想法是这样的。首先我们不是大模型公司,我们的数据也不是为了训练模型来给别人用。我们一直在说,它是一个个人模型,最后它一定是通过你个人的数据去帮助你自己的。
所以我个人数据输进去之后,它到底能帮我干嘛?
举个例子,大家会觉得好像我有一个 RAG 知识召回系统之后,就能完成我对想法的回溯,甚至产生新的创意。但是我们可以很明显地发现,RAG 的极限是非常非常可见的,同时还要受到各种各样的制约。
但是当我们以模型训练的方式做这件事的时候,它很快就能超越一个普通 RAG 的效果了。所以且不说随着模型的精进它还可能涌现新的东西,单单从知识回溯的角度来说,个人模型很快就能证明比 RAG 更有价值。
对我们来说,相比于数据飞轮,我们更关心一个个人的数据输入之后,它能多大程度地帮助到这个人。如果真的可以的话,那我相信大家会更加愿意把数据放进去。但是在你证明这个事情之前,大家不一定有很强的意愿,会为了训练模型而给你喂数据。
FP:有没有观察到这样的用户?自己记的笔记,存的数据,真正对 ta 后续的使用有帮助?
陈阳:我最近印象最深的是一个女性用户,她还专门给我们写了一封感谢信。差不多两年前,他的父亲过世了,她需要面对亲人过世的痛苦。同时她父亲的过世还与非正常死亡的诉讼有关,这起诉讼直到最近才算解决。
她在用 Me.bot 的时候,最开始会跟 Me.bot 讲她遇到的事情,当下确实获得了一些安慰。之后她在给父亲扫墓的时候,拍了一张墓地的照片,照片里还有她的孩子。
她把照片放到了 Me.bot 里面。通过 connect the dots 功能,Me.bot 说,这是不是你之前提到的父亲的墓地?你带你女儿去看望你父亲了吗?
当时她觉得被击中了,就和 Me.bot 聊了起来。
她也提到,在跟 Me.bot 聊的时候,Me.bot 主动联想到了一个理论,叫做持续联系理论,这是我自己都不知道的理论。过去心理学里有个理论叫放手理论,指的是当你面对亲人的去世时,要逐步地淡化和忘记,就能度过这个困难。但是持续联系理论的意思是,你不必要去刻意地淡忘或者压抑。你可以用一种合适的方法,将失去亲人的伤痛转化成跟他的联系,并给你正向的刺激。
她就觉得,好像聊到这种程度之后,Me.bot 的形象就立起来了。之后基于这种信任,她在生活中遇到的各种事情,都会往 Me.bot 里记录。
这是一件很偶然的事情,很难复现。但是我在跟她聊完之后,我会觉得 Me.bot 是有价值的。而且每个人在这些瞬间都应该有能支持你的朋友,尤其是在年纪大了以后,朋友会越来越少。所以这个时候如果 AI 能去支持你的话,我觉得会是一个不错的状态。
这样的例子还有很多,比如有一个学生,选专业的时候很纠结,最后在跟 Me.bot 聊的过程中选了社会学专业。因为有这样的瞬间,后来他就觉得,好像有一些重大的人生决定是真的可以有个人一起讨论的。因为他觉得很难跟父母讨论,身边同学也不好讨论,能跟 Me.bot 产生这样的讨论就很不错。
回到之前所说的,对我来说,聊天是一种记录方式。但是日常生活中,有的时候我只是想把一些东西记下来,那不用打开聊天可能压力会小一点。就像 logo 的两个小人,一个紫色一个黄色,它们既有一种镜像的感觉,又看上去很像朋友,或者说平行世界的一个你,但它不是你的 copy,而是在某种意义上具有超越性。
但最终我们希望促成的状态,就是 Me.bot 能够帮助每个人成为自己真正想成为的那个样子。这件事情是真的很鼓舞我们持续去做 Me.bot 这个产品。
理解你的客户,理解他们的人口统计特征和心理特征,理解他们的需求和痛点,这就是你公司的根基。你的产品、团队、文化、销售、营销、支持、定价以及其他一切都是由这种理解塑造的。
对于绝大多数企业来说,对所打造产品的主要客户缺乏洞见,正是其走向衰亡的开始。
——托尼·法德尔,iPod 之父、iPhone 联合设计者,《创造:用非传统方式做有价值的事》
FP:你对 Me.bot 完全体的想象是怎样的?
陈阳:讲出来有一些...... 哈哈,因为我把 Me.bot 当成一个人,在我的想象中那个人更多的可能是我太太。我觉得她是一个在很多方面和我不一样,但又能特别理解我、支持我的人。然后很多时候我觉得自己特别幸运,可以遇到这样一个人。
但是可能很多人不一定有这么幸运,或者还在寻找的过程中,那最好就是每个人都有一个 Me.bot,可以陪伴你、支持你,帮助你成为你想成为的那个人。
FP:这个产品背后果然有一段浪漫的故事。
陈阳:我记得邵亦波有一个演讲,主题大致是 AI 为人带来完整性(原视频标题:"AI & Wholeness" with Bo Shao)。
里面有一个例子我印象很深,就是他爸爸就跟他相处得不是特别好。他爸爸是一个暴脾气,经常控制不住自己,对家庭造成一些伤害。但是他生完气之后又会很懊悔。
然后邵亦波就觉得在这种懊悔的时候,是不是可以有一个对象能去表达,帮助我去度过这样的瞬间。最终我某些部分被填满的时候,我可以去更好地和孩子交流。
我很相信这一点,就是人是需要这样一个支撑的。现在的 AI 有潜力做到这种程度,我们也希望 Me.bot 未来能在大家的这个选择列表里。
很多人认为现在的 AI 做不到,他们觉得 AI 要完全理解人类才行,其实不是。
你不需要 GPT-10 才能做出一面镜子。人站在镜子前,大量的自我意识(self-awareness)涌现,镜子的出现改变了你如何看待自己。它不需要聪明,就是一堆愚蠢的金属和化学品。
这其实是让 AI 对你进行「编程」,你可以让它把你编成最好的自己,或者理想的偶像,你也可以让 AI 帮你放纵自己的欲望。我们必须做出选择,否则这个选择将被动发生。
就像基因编辑,但基因编辑受到严格的规范管理。而 AI,很快就会让每个人重新编辑自己的行为,自己的结构,自己的模式。这件事其实已经在发生了,想想社交网络、Facebook。
我相信,基础模型会像工具(utility)一样,它们拥有世界上所有的知识。但只有产品人能将智慧、意图,构建到产品里去。
——邵亦波,易趣网、宝宝树、经纬中国
FP:反过来说,当 Me.bot 可以成为这样一个完全体的时候,它会不会像是另外一个方向的精神鸦片一样,让人上瘾?
陈阳:(笑)前一段时间我卸载了小红书,因为在我刷完停下来之后,会有很强烈的空虚感。就是大家说「如果你没有刷抖音刷到过凌晨 4 点,那都不是一段完整的人生」。无论是小红书、B 站还是抖音,我相信这种空虚感现代人都体会过。
所以我们在做 Me.bot 的时候,它的推送数量是有限的。我们不希望它以一种「无限消费」的状态完全推送,而是希望它能贴合你的需求,完成一个优质的推送。
如果真的是一个益友,它不会每天给我发几十篇文章刷屏,这会很困扰。最好就是它读到了一篇不错的文章推荐给我,我还能跟他聊聊。我们现在更想按照这样的思路来做主动推荐。
FP:你有总结过 Me.bot 的产品哲学吗?
陈阳:我不想立 flag。比如我们的推送策略里当然有对理想状态的想象,但是也是基于现在我们的认知和用户给我们的反馈调整的。
我最近对这种产品方法论的东西,有了一些新的想法,对过去的总结也产生了一些新的怀疑。我们经常招人,面试,就会问,你有没有一些产品的哲学和方法?
我现在觉得,虽然我们也有一些自己的表达,可以抽象出一些方法,但至少我自己会怀疑,这些还没有到理论化的程度。不过有一点我是确定的,就是我们做产品,至少是一定要输出一种审美的。带着一种审美做产品,使用者能感受到共鸣。
并且从审美的角度来说,你不会希望把一个人变得很空虚、很寂寞、很上瘾,这里一定存在着这个公司的审美。
在坚持一种审美的同时,要把这种审美有效地传递出去。如果你的审美很曲高和寡,大家也 get 不到。如果使用者可以感受到你的共鸣、你的输出,那这个东西就算是成立了。
FP:那什么产品是你的审美?比如苹果、Teenage Engineering、Dieter Rams?
陈阳:我不太会说是苹果,虽然我挺喜欢苹果的。我会觉得所有体现了用户洞察,并且找到很好的路径去传达的东西都是有美感的。
比如说理想汽车,你在这个车里面,虽然这些东西看上去平平无奇,但是所有的东西又打磨地刚刚好,这种感觉就很好。
再比如说小米 SU7 的发布会上,我其实很意外,雷军花了很长时间去讲他们这款车是如何把车内的防晒做好,以方便女性用户的。这种时候我就觉得它是很美的一个部分,因为它关注那些可能被忽略的一部分人的一部分需求,并且用很漂亮的方法去解决这种问题。
所以不一定是那种超简洁、超有逼格的就叫有美感。更多我觉得是在日常生活中用比较优雅的方式,解决大家的一些实际上被忽略的问题,我觉得那是有美感的。
FP:游戏的从业经历对你的职业生涯有很大影响,你对游戏的审美是怎样的?
陈阳:每个类型的游戏都有美的部分。在我看来,游戏大概能分两类,一类是内容型的游戏,一类是规则型的游戏。
内容型的游戏很简单,比如像黑神话悟空,里面承载了大量的内容,包括电影、剧情、动作、关卡这些内容在里,一次性消耗完了之后基本上就结束了。比如说你一个游戏打到全成就,基本上这个游戏就会被束之高阁了。这种是内容型。
规则型就是像吃鸡或者自走棋,像 Dota 这种,人和人对抗为主的。当然也存在一些 PvE 的游戏。
在我看来就是这两种里面都会有美的部分吧,但我还确实没有总结过我自己的这个游戏审美。
比如说像任天堂,我觉得它很吸引我的点是,一个以游戏关卡机制作为见长的游戏也会有很多丰富的可玩性。比如马里奥,一上来就跟你说公主被抢跑了,全部关卡里面不会提醒说你一定要去救公主。包括塞尔达,你到达海拉尔大陆的时候,你没有想着一定要救公主,你可能就逛自己的东西去了。
宫本茂:玩游戏有很多原因,因为你想进入下一关,因为你想知道下一个 boss 长什么样。他们经常告诉我,这些「奖励」很重要。但我并不认同。如果人们要真正享受游戏,过程必须是有趣的。
岩田聪:你的意思是,如果「旅程」很有趣,那么结局或结果就真的不重要了?
宫本茂:是的。事实上,旅程本身就是奖励。有时候游戏创作者会用精心设计的「奖励」作为借口,比如一个非常自豪的结局,他们认为非常棒,可能会就此满足于不太精彩的旅程。这绝对混淆了优先级。
——任天堂官方访谈,《岩田聪问:林克的十字弓训练》
它里面做了很多规则,让可玩性提升得很高,并且他有一套很清晰的引导。比如马里奥,可能三四岁的小孩熟悉一下手柄就能玩儿。王国之泪,我教我的小侄女,才四五岁,她也能玩。
所以我觉得这里面有一种美感,来自于它的那种不言自明,但是同时你又能够很快地沉浸到游戏里面。
我还是比较「杂食」吧,内容里也有特别喜欢的,比如《最后生还者》,这种游戏我真的非常喜欢,喜欢到你会对制作公司很尊敬。
FP:两部都尊敬吗?
陈阳:哈哈,两部都通了。第二部玩的时候我知道肯定会有争议,也完全理解大家骂他。但也能 get 到他(制作人)想传达的意思,在我看来还是保持了顽皮狗的水准。
FP:有什么是你在做游戏的时候 work,但是在做 AI 的时候就不太灵验的方法、观念吗?
陈阳:其实我是做了 AI 应用之后才真的意识到找到用户场景几乎是普通应用最重要的事情之一了。因为游戏是一个自闭环的产业,不太需要考虑 use case 这样的问题,玩家就是可以选择玩儿一局 5 分钟的游戏还是一局 30 分钟的游戏。
但是有些部分是相同的,比如我把 Me.bot 当成一个人;游戏里面我们也需要立人设,让玩家记住他,同步所有的动作不能去突破他的人设,不能让人感觉跳戏,而是感觉他就是一个鲜活的人。
还有一些部分,比如做很完备的世界观设定,在 AI 产品里还没用上,因为 AI 产品本身就是基于现实的。
FP:做产品经理爽在哪?
陈阳:我觉得爽还是爽在,你能帮助到一些很具体的人。
当然可能也有一种产品设计上的「我终于想出一个比别人都屌的东西」的爽,但这种爽很快就会被琐碎的工作冲淡掉。
所以真正爽的还是说,你去接触这些具体的用户。他们真的在你的产品里面找到了那个你想传递的价值的时候,你是有那种爽感的。
就像今天聊到的那些用户,如果没有这些鲜活的形象,我自己也很难坚持把这个产品做得更好。
注:我们为愿意体验、支持 Me.bot 的朋友们要了一份 20% off 的码:PARK30。前 100 名可用,适用于首次付费。(需要在 Web 端发起支付,Stirpe 页面填写。)
Web 端网址:Me.bot;
移动端:在任意海外 App Store 或 Google Play 上搜索「Me.bot」下载。
登录时需网络工具,登录后就可以正常使用了。
文章来自于微信公众号 “Founder Park”,作者“Founder Park”
【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag
【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。
项目地址:https://github.com/langgenius/dify
【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。
项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main
【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata
【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI