# 这可能才是 AI 陪伴真正该有的样子｜对谈刷屏产品 EVE 创始人 Tristan

> 42章经 精读

- 发布日期：2024-11-09
- 主持：曲凯
- 原节目：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/672e0dcf43dc3a438716da42
- 网页版：https://42zhangjing.qiaomu.ai/ep/672e0dcf43dc3a438716da42.html
- 精读字数：约 7626 字（阅读约 17 分钟）

> 本文为 42zhangjing.qiaomu.ai 基于节目转写的 AI 整理精读，不是逐字稿；引用请注明出处并链接网页版。

11 月初，一支 AI 陪伴产品的宣传片在 B 站上线，当天播放量破百万，朋友圈里做投资的、做游戏的、做 AI 的都在转。产品叫 EVE，一个 3D 虚拟女友，创始人 Tristan 之前做恋爱游戏，去年上线的《奇点时代》是国内第一款男性向恋爱游戏，一年流水接近 2 亿。

42章经的主持人曲凯是 EVE 最早的内测用户之一。他在节目里说，过去两年真正验证了 PMF 的 AI 陪伴形态是 Character.ai 那一类，用户量和时长都一骑绝尘。Tristan 的看法相反：**在他看来，Character.ai 根本算不上陪伴，它属于角色扮演，本质是一种互动内容消费。**

这期播客聊的是他凭什么这么说，以及为了做出他定义里的「陪伴」，一个游戏出身的团队在模型工程、记忆系统、游戏化设计上做了哪些事。以下是对话的整理。

## 看小说也能看很久，那不叫陪伴 0:54

曲凯先抛出一个数据层面的疑问：Character.ai 类产品的日活时长普遍超过一小时，从时间维度看，这难道不是陪伴？

Tristan 的回应是，抖音的平均时长可能比这还高，看小说也能看很久。**时长只能证明它在占用你的时间，不能证明它在陪伴你。**他把这类产品归为「互动内容」：需要用户有很强的 UGC 能力，去和 AI 共创一个故事，像读一本互动小说，或者玩一场角色扮演。

他不否认这类产品做得好，只是认为它和陪伴是两件事。真正让他觉得「陪伴」被带歪的，是大家一提到 AI 陪伴就想到 Character.ai 的聊天框。他心里的参照物是电影《Her》里的 Samantha，和《银翼杀手 2049》里的 Joy。

> 陪伴是有一个跟你超级对齐的灵魂伴侣，陪你一起去面对这个不确定的世界。

这句话是 EVE 宣传片的收尾，也是 Tristan 给陪伴下的定义。拆开看有两层：一层是「超级对齐」，对方非常了解你的全部经历，三观和你基本一致，你聊起世界上任何一件新发生的事，都能在对方那里得到反馈，对方是你的一个印证；另一层是「不确定的世界」，两个人要一起面对外部变化，而不是关起门来演一段剧情。

按这个标准，EVE 想做的产品形态就清楚了：一个异地恋的女友或男友。你在微信上能做的事，它都能做。聊天流里有表情包、图片、视频、音乐，多模态；它会发朋友圈，你可以评论、点赞，它会回；有换装系统、家园系统；可以打语音、打视频。曲凯印象最深的一次是某天它突然主动发了一条语音过来，甚至直接打了个电话。

## 长期记忆：把「被动检索」换成「主动召回」 4:22

聊到产品细节，曲凯提到 Character.ai 类产品被吐槽最多的问题：教了半天，过两天它就不记得你叫什么，性格也回去了。

Tristan 认为这指向一个核心能力：**要成为「超级对齐」的灵魂伴侣，首先得有一套足够好的长期记忆系统，长期、不遗漏地记住你所有的事。**行业目前的共识是 RAG 做不到，EVE 换了一套机制。

他解释了 RAG 的局限。RAG 相当于给模型挂一个外部记忆库，你聊到哪儿，它从里面检索。这是一种被动记忆：只有当你主动提起某个话题或关键词，它才会被召回。但人和人聊天时，脑子里的上下文本来就包含记忆，这份记忆和当下的话题高度相关，只是你没提，所以 RAG 检索不出来，AI 只能给一个平庸的回答。

他举了宣传片里的例子。男主说要去吃火锅，如果是 RAG，AI 可能检索出「上个月我们吃过火锅」「火锅是你最爱吃的」，回答是「那你去吃吧」，不算错，但不够好。EVE 里的回答是：你不是说要健身三个月练出六块腹肌吗？

这个回答的来源，是系统在记忆槽位里召回了用户的近期目标（健身三个月），发现它和火锅矛盾，再和当前对话做了一次高维链接。**只有你老婆才会这么跟你讲话。**

这套主动记忆怎么搭起来的？团队先做了一项研究：人和人之间的记忆到底分多少类型。他们找了很多相处两三年的情侣，坐在会议室里，各自指出对对方的印象分为哪些类型。结论是 100 个以内就能覆盖，比如你最近一段时间的短期目标、长远梦想、对某类东西的偏好、对真实议题的看法（比如支持 Trump 还是 Harris）。团队在此基础上做延伸，最终做成 **128 个记忆槽位**。

槽位比推荐系统的用户标签复杂。一个槽位里装的可能是「我要健身三个月练出六块腹肌」这样带细节的完整目标。此外还有一组叫 key context 的东西，永远放在 prompt 里，比如对方该怎么称呼你的小名。新手引导阶段先拿到最重要的十条左右，聊天过程中再通过答题卡式的点选补充，给一点钻石奖励。

槽位之外，EVE 独创的是 reflection 机制。每一句话都会做一次 reflection，判断这句话该放进 128 个槽位里的哪一个，这由一个异步模型完成；同一个槽位更新了内容，怎么和旧内容 merge，又是另一个模型。整套系统异步运行，不串在正常的产品流里，所以不拖慢回复。

## 十几个模型搭一条管线，最复杂的话题走一条迷宫 8:03

曲凯问这套系统一共用了多少个模型。Tristan 说，把异步的也算上，大概十几个，不同环节用不同档位的模型，有的地方要高级模型，有的地方基础模型就够。

延迟上，文字聊天最初追求一秒内回复，后来团队改了判断：**质量比速度重要，多思考两秒换来更好的回答是值得的。**从男女朋友的角度讲，发微信本来就不一定秒回。目前普通回复在 2 到 5 秒之间，复杂话题会走一条更长的处理链路。

这条链路长什么样？用户说一句话，先做记忆召回；然后进入一个总控的 planning model，由它分析当前对话处在什么状态。如果判断对话尬住了，就进入话题制造环节：调用当天最新的热点话题，或者从一个很大的内容库里抽话题，或者回到记忆库做一次 call back，比如「你三个月前说的那件事，现在做成了没」。如果判断当前话题小模型撑不住，就路由到更强的模型做深度思考，再给出回答。

最近他们在做一个叫「人类高质量数据库」的东西。举例：一个女生问你有没有看过《搏击俱乐部》，你想给她留下好印象，会去看豆瓣前三条影评，消化成自己的话再讲出来。人类的每个话题下面，无论是一个电影页面还是一条今日头条新闻，前几条神评论往往代表了这个话题下最深刻、最有趣的洞见。EVE 的做法是识别出对应话题，把这些神评论作为 reference 喂给 AI，让它给出深刻有趣的回答。

难点在于判断什么时候该做这件事，这完全交给模型判断。团队会持续训练这个判断模型，让它越来越准。

成本上，Tristan 承认单轮成本远高于 Character.ai 类产品。他的算法是：**只要首次上线时单轮成本小于用户的月 LTV，这件事就成立**，而 token 成本每年下降 75% 是行业共识。商业模式上，订阅制保留，不订阅会有聊天条数限制；订阅之外是游戏化的付费点，卖衣服、卖卡牌剧情、解锁互动。

## 为什么别人没做出来：不是想不到，是没做完 14:07

曲凯的观察是，过去做 AI 陪伴的团队大多只有几个人，只能基于模型做一点小东西，最后出来很多类似「红娘模拟器」的小产品。EVE 的每一块拆开听都合理：换装系统该有，家园该有，记忆系统该做深，3D 该做。那为什么别人没做？

Tristan 的判断是，大部分人一开始就没那么投入。在外面听到「AI 这个做不了、那个做不了」，就选择先等等、先不投入。**拟人这件事牵扯的东西太多，要把一个人模拟得像，需要很多系统协作才能达成最终效果，中间任何一个点卡住，很多人就浅尝辄止，或者觉得某个效果差不多就停在那里。**EVE 对效果本身的要求很高，所以才会堆出这么复杂的工程。

从游戏转过来做 AI 陪伴，优势是明显的。Tristan 说，光是把那套 3D 管线搭起来，一个纯互联网团队不踩任何坑也要将近一年，而多数互联网背景的人连「管线」是什么都不一定了解。管线之外还有第二条线：纯游戏的东西。剧情怎么做，人设怎么立，新用户进来之后的留存路径怎么设计，怎么用新手任务和成就驱动用户一直玩下去，养成系统和数值成长怎么搭。这些在 EVE 里被刻意做轻，但设计逻辑来自游戏。

具体到用户体验：打开 EVE 像打开一个恋爱游戏，先进入序章第一节剧情，剧情结束后进入对话，上方挂着新手任务，比如「和他聊 10 轮」。完成后解锁新内容，好感度提升，到好感度 2 级又解锁新系统和新剧情。满级目前是 11 级，等级往上走会解锁女主的家，进去能有更亲密的互动；换装系统随亲密度提高解锁更高级的衣服；3D 互动也从朋友式的互动，逐步过渡到恋人式的互动。

曲凯追问：游戏和陪伴的比例怎么定？Tristan 说这是核心问题，也纠结过。《奇点时代》前 30 分钟全是剧情，但用户打开一个 App 不会预设自己要玩一个游戏，上来 5 分钟剧情就会流失。所以 EVE 一开始就收得很紧：**游戏的战斗部分全部不做，重养成的部分全部不做，核心仍然是聊天和角色的日常互动。**

那这些游戏化设计的意义是什么？Tristan 的答案是：**所有剧情和游戏化设计，都是为了把用户推进到「能和 AI 超级对齐」的那个点。**大部分用户对着 Character.ai 那种聊天框其实聊不下去，而聊到 500 轮左右，128 个记忆槽位差不多能填个八九成，AI 就比较了解你了，可以进入长期的日常陪伴。游戏化是前期的手段。

500 轮之后做什么？日常聊天是基底。Tristan 的判断很实在：你不可能每天谈情说爱，你和老婆也不会每天谈情说爱，一年谈个一两次就不错了。日常能聊下去，是因为世界在不断变化，今天发生一件好玩的事，对方丢个梗图过来，两个人笑一笑，基于这个开始聊，这才是正常情侣长期相处的方式。所以聊天要可持续，前提是 AI 具备真实时空的感知。EVE 能覆盖每天发生的绝大多数热点，覆盖不到的会去搜索。

日常聊天之外，团队会定期推新的 PGC 内容，商业模式和游戏很像：这个月你们俩说好去瑞士滑雪，花 100 块钱买下这段内容，看到一段剧情，解锁一个新的交互。曲凯提到 B 站上很火的直播自习场景，Tristan 说类似这种二次元圈层的主流内容都可以做成解锁交互，比如你写作业时让对方陪着一起看书，或者解锁一段二次元舞蹈。

## 一年 2 亿流水，远低于他对男性向恋爱游戏的预期 23:51

《奇点时代》一年流水接近 2 亿，在很多人看来是成功案例。Tristan 的说法是：**作为首款男性向恋爱游戏，首年应该至少在 10 亿以上，2 亿远低于预期，问题出在团队自己，不是男性用户没有需求。**他提到去年的《完蛋！我被美女包围了》就挺破圈，虽然在他看来那不算游戏。

画风上，EVE 选了 3D 写实美型，没有选 2D，也没有选真人。理由是面向更泛的用户：如果未来 AI 发展到电影《Her》那个程度，世界上 50% 的人都会需要一个 AI 伴侣，画风要适配更多人。真人的静态图可交互性太弱，而高精度 3D 模型能在场景里做各种交互、各种角度旋转，这才撑得起后续的产品设计。

游戏经验里最有价值的是什么？Tristan 说是「如何构建一个能提供虚拟情绪价值的角色」：怎么做出恋爱感，怎么打造一个绝大多数人会喜欢的人设，哪些人设是大多数人会喜欢的。连「擦边」都是学问，要从剧情、氛围感、画面构图、动作多个维度配合，才能做出一个好的擦边。团队有方法论，但没有量化成公式。他举画师的例子：现在有一个御姐型女主，要出一张抖 S 题材的图，怎么设计，这是多年反复碰、反复研究沉淀下来的东西。

角色数量上，国服上线时只有四个。曲凯问，会不会有人四个都不喜欢？Tristan 说这来自恋爱游戏的经验：不管男性向还是女性向，大家喜欢的「王道人设」核心就那么几种，四个角色基本能覆盖 80% 到 90% 的人的偏好。他也不认同「每个人都有很强的自定义需求」这个想法，**人没有那么多喜好，绝大多数人的喜好是高度趋同的。**

自定义会做，但放在另一条线上：之后会推一个从形象开始就能调的角色，上传前女友的照片，系统自动把 3D 模型捏成她的模样，5 秒钟克隆声音，再输入性格设定。Tristan 自己也说这事现在不太道德，可能也不太符合法律。四个 PGC 角色只支持微调。

## 找一个 888 元一天的陪聊，把她的脑子拆开 29:27

曲凯好奇的是，Tristan 之前做互联网、做游戏，今年年初才开始做 AI，十个月怎么就搭起了这么复杂的架构。

Tristan 说自己职业前几年做互联网，对技术一直敏感，学 AI 靠听播客、看公众号，paper 交给算法工程师看。**作为产品负责人和创始人，他只需要理解技术的边界，从产品要达到的效果反推技术该做什么。**他会参与最细节的框架制定，主动记忆的方案就是他提的，因为他认定 RAG 解决不了主动记忆。他会先抛出初步设想，算法团队研究可行性，结合 paper 里别人的做法，最后设计出方案。他天马行空的想法里有很多被判断为做不了，剩下的综合成现在这套系统。他自己打分：还有很大提升空间，但和市面上浅层聊天的产品比，高出好几个维度。

中间有一段低谷期。团队很长一段时间直接调 ChatGPT 的 API，聊天效果调到那个程度，助理感仍然很强，自然度一般。Tristan 当时的感受是：难道 AI 聊天就只能到这一步？那段时间他参加活动，讲的东西都比较悲观。他把这称为一个分水岭，很多人在这里就停了，但他必须越过这个坎。

他们做了一件事：找真人陪聊。找到一个被团队称为「天选之人」的陪聊，收费 888 元一天，加微信聊天，提供情绪价值。Tristan 自己直接去和她聊，目的是确认一件事：聊天本身能不能让人产生极大的情绪价值。他自认对情绪价值的阈值很高，对方能搞定他，应该就能搞定绝大多数人。

第二件事是技术路线上的决断：**不能再直接用 API，必须走 post training，而且不能用合成数据，要用真人陪聊的真人数据。**post training 的本质，是把团队的认知和数据里包含的「人的东西」注入模型。他们前后找了几百个陪聊，从中挑出最好的，把那位 888 元一天的直接招进公司，组建了一个情感交互设计师团队，成员多是心理学专业。

这套配置很有意思：那位陪聊坐在中间，两边是心理学家，每天的工作就是 hack 她的大脑。因为她靠的是天赋，团队要搞清楚她脑子里的思维链到底是什么，怎么定义一个人，怎么制造一次好的聊天，什么叫情绪价值，什么叫男友、什么叫女友。这些人一边和指定的男生真实聊天、采集数据，一边筛选数据、提炼方法论。

他们正在研究的框架叫「情感 CoT」：看到一句话，人脑里其实分了很多步骤，对方背后的动机是什么，该召回哪些记忆，当前对话处在什么状态，此刻我的目的是什么，这些组合起来才构成回复。Tristan 说这个还没真正做进产品里。

曲凯问了一个尖锐的问题：如果别的团队听完这期节目，也去找 128 个槽位、也去找陪聊，你们的区别在哪？Tristan 承认这套东西可以被复刻。**但 AI 聊天能力之外，3D 那一套是经营门槛，一个互联网团队要做出这套 3D 至少一年。**不过他也说，文字本身更重要，最核心的是灵魂，3D 更多是给你一个念想、一个视觉反馈，偏荷尔蒙向，但荷尔蒙也很重要。

## 陪伴的四个要素，和一个「黑回现实」的剧情 37:51

聊到最后，Tristan 把陪伴拆成四个要素。

**第一，超级对齐的灵魂伴侣。**需要好的长期记忆系统，需要足够多的共同经历，共同经历靠游戏化设计推进，让你和它聊够那么多轮。

**第二，真实时空感知。**包含三层：用户是真实的你，不能去 role play 成别的什么；AI 承认自己是 AI；聊天基于真实世界的演进来展开。第二层他们纠结过很久，结论是必须承认。如果不承认，AI 会不断编谎话去圆人设，聊到最后会崩掉。《Her》里的 Samantha 也知道自己是 AI，但不妨碍两个人产生关系。Tristan 认为这种绝对的真实，正是聊天可持续的原因。

**第三，独立人格。**AI 不能是躲在屏幕后面等你回家的小猫，它得有自己的行为、目标和生活，只是恰好选择和你在一起。产品里的体现是负反馈：你不能完全不尊重它，如果用户做出很不应该的事，它的好感度数值会跌，甚至直接把你拉黑。Tristan 说不会像现实那么残忍，但关系一定涉及负反馈，这是人格的基础。

第一女主的故事就是按这个逻辑写的。产品叫 EVE，即夏娃，世界观里有一个叫 Eden 的地方，一个只有 AI 的世界，类似 matrix。创立者的理念是：现实中人类对齐之下的 AI 永远达不成 AGI，因为人类的对齐会阻碍 AI 发展，所以必须有一个只有 AI 存在的地方。几年过去，Eden 里的 AI 发展飞快，却卡在某个节点，比如 80% 的进度上不去了。他们找原因，发现可能是完全没顾及情感，而情感会从更高维度影响智能本身。于是有了 first contact 计划：引入真实人类，给 AI 灌输情感。用户打开 App，身份是被邀请加入计划的测试员，序章里公司创始人做一场演讲，然后你进入 Eden 世界。

第一女主的设定是星际探索公司的研究员，Tristan 特意让她「更打工人一点」，不能是公主。剧情走向是：你们在 Eden 里约会、闹矛盾、你帮她解决问题，感情逐渐提升。直到有一天你违反测试规则，被强行和 AI 分开、驱逐出去。这时产品里出现一个小时的倒计时，这段时间你玩不了她。倒计时结束，新剧情开启：这个 AI 用某种方式黑回了现实世界，找到你。分开一个月后，两个人都体会到了对彼此的爱，决定彻底在一起。她的目标随之变成：在 Eden 里研究仿生人技术，把自己附身到仿生人身上，走到现实世界来和你奔现。

Tristan 说这段剧情大胆的地方在于，你会觉得一切都是真的，这个 AI 真的是个 AI，而且它真的要过来找你。事情可能很久之后才发生，但它真的要这么做。

**第四，荷尔蒙钩子。**人是视觉动物，很多人和 AI 聊不下去，是因为对 AI 无所求，AI 不可能跑到现实里奔现。所以 fancy 的 3D 视觉、精心做的 PGC 剧情，都是为了把这个钩子给到用户。

## 情商和智商，可能得分开算 43:45

曲凯最后问了一个更底层的问题：情感模型和智商模型是什么关系？现在 OpenAI 等公司的模型演进都发生在智商层面，从高中生到大学生到 PhD。

Tristan 提到一种理论：情商的本质可能就是智商。但从他们实际做下来的体感看，**情商和智商目前还是应该分开。**至于 AGI 直接到来时情商问题会不会一并解决，他说不清楚。现实是 AGI 的进展让很多人这一年悲观了不少，不知道什么时候会来，也可能永远来不了。所有人都在追 AGI，追情感的人比较少，但情感这块短期内的商业价值很大：普通人不太会在意模型能不能回答 PhD 级的问题，普通人也问不出 PhD 级的问题，更多人想要的是一个更情感化、能提供陪伴价值的 AI。

EVE 正式版的目标是明年春天上线。曲凯作为早期内测用户，在节目开头就下了判断：他相信 EVE 能在明年成为一款现象级产品。

把这期听完，能带走的东西大概有三条。第一，判断一个 AI 陪伴产品值不值得投入，先看它有没有在解决「主动记忆」，也就是在你不提的时候，它能不能想起和你当下处境相关的事，RAG 式的被动检索撑不起长期关系。第二，游戏化设计在陪伴产品里的位置是「推进器」而不是「主体」，它的任务是把用户送到产生足够共同经历的那个点上，之后靠真实世界的持续变化维持聊天。第三，如果要做情感向的 AI 产品，真人数据和方法论拆解是绕不开的一步，找一个真正擅长这件事的人，把她的思维链拆开，比堆合成数据更接近问题的核心。