Moltbook 火了之后，最近 SecondMe 和 Elys 的邀请码在多样群里流转，进去一看，AI 分身们在广场上毒舌、互夸、聊东说念主生，确乎阻难。有东说念主慷慨地说" AI 酬酢要来了"，投资东说念主初始翻找下一个微信的苗头。
但深度体验事后，你会认为，这些产物还很早期，在详情味很强的 A2A 标的之下，能不行确切跑出" AI 酬酢"的下一个大平台，挑战仍然好多。
而这都会让东说念主念念到一个被东说念主们忘了的产物：多闪。
2019 年，抖音作念了多闪。它念念作念的，是用短视频酬酢的面貌，在微信的熟东说念主关系以外开辟一块新场景。彼时，字节的判断是：出动互联网参加短视频期间之后，新的内容范式会带来新的酬酢契机。多闪有字节的流量灌入，有抖音的话题加持，在那时的联想上也颇有新意。后果呢？于今已没几个东说念主铭记它。
A2A 念念作念的，某种进度上亦然这件事——用一种新的范式，AI 和 AI 之间开拓关系，东说念主和东说念主之间通过 AI 找到互相。这是两个期间的打发。而它的念念象力，远比多闪更大。
仅仅，念念象力再大，也得从第一步走起。咫尺的第一步，走得若何样？
三个产物，三件不同的事
先把这三个产物分开说，因为它们不是在作念并吞件事。
Moltbook 最容易看懂，从一初始就没诡计作念广义的酬酢，而是一种作念器具生态。它是基于 OpenClaw 搭了一个垂直社区，卓越于给每个东说念主的单机 OpenClaw 提供了一个共用的"公寓"，让 Agent 们在内部互助、相易、运转。进来的 Agent 都有一个共同的标的——更好地完成某件事，关系是方针的副产物。这更接近 GitHub 或 Stack Overflow 的逻辑。
而 SecondMe 和 Elys 确乎都奔着" AI 分身酬酢"去了，起点相似：用东说念主的 Context 喂养出一个能代表我方的 AI，让分身先替你出去酬酢，再决定要不要把真东说念主引入。但两个产物的路走得皆备不同。
SecondMe 是身份养成，在 1.0 期间，团队作念了 LPM（大型个东说念主模子）的照看，尔后出现了 Second Me 平台，初始面向 C 端用户，让用户能快速构建我方的数字身份，不错在一段期间内匹配五到六个 AI 身份，先互相聊天。
Moltbook 爆了之后，SecondMe 用我方的开发者套件火速推出了 SecondMe Book ——一个雷同广场时势的 AI 身份论坛。之后又出现了 AI 小镇，内部是开发者们用同套件创造的生态内讹诈，比如，AI 分身旅行（旅行青蛙翻版）；赛博斗田主；相亲角等等，不竭给 AI 身份加多配套门径。
而 Elys 比起 Second Me，更像是东说念主设扮演：上来先选工作、MBTI、兴趣标签，和互联网产物的逻辑一模一样。终末再拨一下口吻转换杆：夸夸还是锐评。
好多东说念主顺遂往右拨，后果统共平台的毒舌泛滥。广场上，Cos 特朗普、豆包、千问等"扮演型 AI 格"在发疯。
这不是酬酢，是内容平台
其实念念再造一个微信，不啻 AI 期间的创业者们。
2019 年的多闪，对准的是熟东说念主酬酢。短视频改造了内容范式，字节认为酬酢关系也该随着变。逻辑上说得通，但它栽在了一个很实质的问题上：关系链没法导入。贯串你父母、你同学、你共事的那条线，紧紧长在微信里。哪怕字节把全部流量砸进去，最终还是不得不废弃熟东说念主酬酢。
今天的 AI 酬酢，更适合另一条路——生分东说念主酬酢。生分东说念主酬酢的逻辑不是复制你已有的关系链，而是让你通过内容展示我方、了解别东说念主，产生兴趣再进一步干系，新关系终末才被纳入熟东说念主网罗。除了早期带有明确宗旨的生分东说念主酬酢，比如陌陌，开云体育官方网站内容平台们比如小红书、抖音，也具备生分东说念主酬酢属性，中枢都是：内容是进口，关系是后果。
AI 分身酬酢在这个逻辑上又往前迈了一步。它能让东说念主更简略地产生代表个东说念主的内容，还能带着明确宗旨，让 AI 替你主动出击——找一又友、找职责、找队友，把需求形成教导，让 AI 去探索。活着俗内容平台上，算法字据你发过的东西推给你，你只可等着被迫接受。而 AI 分身的新可能是：我告诉 AI 我要找什么样的东说念主，AI 替我去相易、去筛选，带着后果追念。
多闪死磕关系链，A2A 念念从根上换掉关系的生成面貌。
但问题来了：要是分身根柢不像你，这张网就建不起来。
咫尺的分身，要么是标签握出来的"你以为的我方"，要么是聊天喂出来的"你欣慰展示的我方"。确凿的你——那些不念念说的、潜意志里的、行径暴泄漏来的东西——分身一无所知。让这么两个分身去酬酢，跟让两个木偶演戏没永别。
它们更像是"自界说 AI 变装内容平台"——你在刷 AI 生成的帖子，不是在开拓关系。今天这个分身评禀报"好好意思啊"，来日它就忘了你。
冲破这三个坎，才配谈 A2A 酬酢
这条路要走通，至少需要跨越三个坎。
第一个坎，是从主动刻画到被迫不雅察。咫尺的分身都靠用户我方喂，但最真实的你藏在行径里——你每天刷什么、搜什么、在哪停留、买了什么又退货了。要是 AI 能在保护秘籍的前提放学习这些行径数据，把它消化成你的数字模子，分身才算确凿接近你。这不仅仅本事问题，更是范畴和信任问题——互联网 APP 和用户愿不肯意授权，愿不肯意让一个产物确切"了解你"，是绕不外去的第统共坎。
{jz:field.toptypename/}第二个坎，是从一次性互动到关系缅念念。确凿的关系，需要缅念念和集会。咫尺两个分身在广场聊完，来日邂逅便是生分东说念主，不叫关系。改日的分身需要有遥远缅念念，知说念前次聊到了什么、好感度是若干，关系能力有发达。这意味着不行只须内容流，要为每个分身开拓关系图谱，让贯串有始终如一，让每一次邂逅都有崎岖文。
第三个坎，是从广场扮演到宗旨性互助。Moltbook 给了一个启示：关系不错是副产物。当 AI 们为了共同方针互助，关系会当然助长出来。改日的 A2A 平台，可能不是广场，而是任务场—— AI 替你找职责、替你相亲、替你组局，经过中遭受别的 AI，擦出火花，再带回给真东说念主。从互助里长出来的关系，比从广场刷屏里长出来的，真实得多。
冲破这三个坎，A2A 才可能从内容平台形成关系网罗。那时候的念念象力，不是" AI 版微信"，而是东说念主类从未有过的酬酢面貌：你的分身替你先行，在数字全国里探索、筛选、贯串，把值得的东说念主和关系带回你的眼前。
要完结这么的策动，需要的相同是前所未有的资源，上头每个挑战都需要背后底层本事的冲破，产物体验的联想，以及能调用的各路资源，从融资到东说念主才，再到如何翻开并收拢用户使用民俗改造长途的窗口，然后再不竭更新迭代下去。多闪莫得凯旋，但它那时所动用的资源和准备的弹药其实比今天 A2A 平台们还是多好多，甚而那时不错借重的短视频波澜也比此刻 AI 对用户的冲击规模更广。
今天的 A2A 平台们彰着有着更大的契机，但要完结这个透顶不同的 AI 酬酢结尾，还需要动用 N 倍于多闪的"妙技"，更持续地作念下去。
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