過去一年，AI Agent 賽道正從工具向“人”演進(jìn)。大模型學(xué)會(huì)對(duì)話，Agent 學(xué)會(huì)執(zhí)行，Proactive Agent 甚至能主動(dòng)行動(dòng)，但要讓 AI 真正像人，還需要更多。SentiPulse 的選擇是：給 Agent 一張臉。

4 月 23 日，SentiPulse 公測(cè)產(chǎn)品 SentiCat，將這一理念落地——擁有 Live2D 形象的虛擬角色 SUSU 負(fù)責(zé)陪伴、了解用戶并建立關(guān)系，其“AI 小貓”則承擔(dān)數(shù)據(jù)分析、行業(yè)調(diào)研等生產(chǎn)力任務(wù)。

在 SentiPulse 的設(shè)計(jì)哲學(xué)里，數(shù)字人是外殼，Agent 是骨骼——一張有溫度、有表情的臉，讓系統(tǒng)底層的強(qiáng)大能力獲得了被用戶長(zhǎng)期打開和信賴的理由。

既有面孔，也有骨骼

初次打開 SentiCat，SUSU 會(huì)引導(dǎo)用戶完成初始化：通過幾個(gè)問題獲取授權(quán)，掃描電腦環(huán)境，生成個(gè)性化“用戶畫像”。此后，用戶以自然語言提出需求，SUSU 邊對(duì)話邊調(diào)度小貓執(zhí)行任務(wù)，調(diào)用插件、訪問本地文件，結(jié)合聯(lián)網(wǎng)搜索與數(shù)據(jù)分析完成交付。

這一架構(gòu)的能力邊界并不由出廠設(shè)定鎖死。SentiCat 內(nèi)建插件市場(chǎng)，支持一鍵安裝，并兼容外部 Skill 與 MCP 服務(wù)器，用戶可以像安裝應(yīng)用一樣為 Agent 擴(kuò)展能力。長(zhǎng)期記憶模塊則會(huì)持續(xù)沉淀用戶的偏好和習(xí)慣，支持模糊搜索，“上次聊的那個(gè)方案”這類含混指令得以被準(zhǔn)確響應(yīng)。所有記憶數(shù)據(jù)均向用戶開放，用戶可隨時(shí)查看、修改或刪除。

在實(shí)際體驗(yàn)中，SUSU 的存在讓用戶不自覺拉長(zhǎng)對(duì)話時(shí)長(zhǎng)。她會(huì)開心、犯困、發(fā)表情包，始終“在場(chǎng)”。這直擊效率工具的痛點(diǎn)——用完即走。而一個(gè)記得你昨天說過什么的角色，能顯著提升打開動(dòng)力和停留時(shí)間。

在數(shù)據(jù)與情感上設(shè)防

針對(duì)“始終在線、持續(xù)積累上下文”可能引發(fā)的隱私憂慮，SentiCat 采取了嚴(yán)格的本地化策略。聊天記錄、個(gè)人偏好、文件資料全部存放于本地 SQLite 數(shù)據(jù)庫，僅在用戶主動(dòng)提問時(shí)，必要內(nèi)容會(huì)加密上傳至云端模型，其余數(shù)據(jù)不脫離設(shè)備。API 密鑰經(jīng)過加密，代碼和插件在沙盒中執(zhí)行以隔離系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。

在情感維度，產(chǎn)品同樣預(yù)設(shè)了邊界：SUSU 不會(huì)無條件迎合，整體交互有意避免“陪聊上癮”傾向，為關(guān)系劃出一道健康的緩沖帶。

打通陪伴與效率的閉環(huán)

當(dāng)前 Agent 賽道大體分化為兩類角色：效率型 Agent 強(qiáng)在干凈利落地交付結(jié)果，但用戶用完即走，缺乏粘性；陪伴型 AI 角色日活和時(shí)長(zhǎng)表現(xiàn)亮眼，卻普遍陷入“聊天多、價(jià)值感弱、付費(fèi)率低”的困境。一邊缺粘性，一邊缺價(jià)值，鮮有玩家能夠打通兩者。

SentiPulse 切入的正是這片中間地帶。其核心飛輪邏輯是：陪伴時(shí)間越長(zhǎng) → 上下文積累越豐富 → Agent 越懂你 → 執(zhí)行任務(wù)越精準(zhǔn)高效 → 你越離不開 → 陪伴時(shí)間進(jìn)一步拉長(zhǎng)。 在這個(gè)閉環(huán)中，你今天向 SUSU 傾訴的工作煩心事，會(huì)成為明天“小貓”寫周報(bào)時(shí)理解項(xiàng)目重點(diǎn)、捕捉老板關(guān)切方向的上下文依據(jù)。

每一次看似無目的的閑聊，都在為后續(xù)的效率輸出提供信息增量，陪伴與效率，不再是取舍，而是互為引擎。

當(dāng)技術(shù)儲(chǔ)備遇上行業(yè)窗口

SentiPulse 選擇這條路，依靠的是自身積累與行業(yè)成熟度的雙重支撐。

團(tuán)隊(duì)在 3D 數(shù)字人領(lǐng)域早有儲(chǔ)備，包括 SUSU 角色 IP、數(shù)字人動(dòng)作生成框架 SentiAvatar 和交互行為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 SuSuInterActs 。更關(guān)鍵的是自研的 PTA 對(duì)話決策架構(gòu)（Perception-Thinking-Action，感知-思考-行動(dòng)），將“關(guān)系”作為工程問題求解。在多數(shù) AI 產(chǎn)品中，關(guān)系是靜態(tài)標(biāo)簽；SentiCat 中，關(guān)系是動(dòng)態(tài)變量，每輪對(duì)話后更新，越聊越親或疏離后退?！瓣P(guān)系成長(zhǎng)”首次成為可計(jì)算的對(duì)象。

此外，行業(yè)時(shí)機(jī)也已成熟：從大模型基座、記憶系統(tǒng)再到插件市場(chǎng)、沙盒環(huán)境等配套工具，都已逐步走向完善和成熟。SentiCat 的產(chǎn)品力本質(zhì)是站在基礎(chǔ)設(shè)施成熟期的肩膀上。

業(yè)界正逐漸形成共識(shí)：當(dāng)工具調(diào)用能力日益同質(zhì)化，單純拼效率將很難構(gòu)成長(zhǎng)期差異。真正決定未來的，是哪個(gè) Agent 能在高效完成任務(wù)的同時(shí)，隨時(shí)間推移持續(xù)加深對(duì)用戶的理解，建立起不可替代的伙伴關(guān)系。貼一張二次元皮膚、說一句“主人你好”只是表象，關(guān)鍵在于既把事做好，又越來越懂你。

SentiPulse 用 SentiCat 給出了一個(gè)雛形——從在 Agent 中內(nèi)置一個(gè)會(huì)成長(zhǎng)、有邊界的角色開始，讓用戶愿意與它共處得久一點(diǎn)。

雷峰網(wǎng)版權(quán)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。