这不再是人类对抗机器的问题，而是人类与机器携手合作。
——萨提亚·纳德拉（微软 CEO）
如何定义面向C端的AI Agent产品？这个问题引发过无数讨论，很多创业者和产品经理都给出了不同的答案。
有人认为，AI Agent应该是智能助手，可以帮助用户处理日常事务；有人更倾向于把它视为“僚机”（wingman），在关键时刻出现，提供恰到好处的支援；还有人认为，AI Agent可以扮演虚拟的男女朋友，满足用户的情感诉求。
而在我看来，当前最符合用户需求和技术发展趋势的AI Agent形态，应该是“私人陪练”。
这里私人陪练的定义，是指能陪着用户反复练习某一场景下所需的技能，帮助用户提升它的能力和认知水平。私人陪练不仅能针对用户的个性化需求进行反馈和调整，还可以在他成长过程中提供持续支持和激励，这样的角色定位，能更好体现AI Agent的潜力和价值。
为讲清楚这个观点，我想再说下“助理”、“僚机”和“陪练”三个角色的区别。
个人助理的角色，理想状态下应该能基于用户指令，自动完成一系列具体任务。而实际情况是，目前的AI Agent，更像是个预设Prompt的Chatbot。对简单任务，如安排日程、发邮件，这些操作本质上是高度结构化的，完全可以用现有的自动化工具完成，AI带来的增量价值不高。而对于复杂指令，AI则会因为“幻觉”问题无法提供确定性更高的结果。这样看来，AI作为个人助理，既无法在简单任务中展现出明显优势，又没法在复杂任务中提供可靠支持，往这个方向设计产品，就很难得到正向反馈。
而“僚机”这一角色，通常侧重于在特定情境下辅助用户完成某些目标，比如购物时推荐商品、社交场景下提供话题建议等等。这些场景确实有实际价值，但却依赖特定规则和预设，AI的作用是为用户提供已有选项中的最佳建议，而不是创造性地解决问题。
大模型的优势是对多样化输入的处理能力以及跨领域知识的综合应用，“僚机”模式则没法体现这些优势。如果基于“僚机”模式设计产品，可能会忽略大模型在处理复杂、多样化任务上的优势，进而限制产品创新。
将AI Agent定位为“私人陪练”，不仅能充分发挥大模型在特定领域的经验优势，还能通过多模态互动反馈，为用户提供更全面的服务。与助理或僚机不同，私人陪练的角色在执行任务时更有深度，能通过持续互动帮助用户实现自我成长。在和陪练交互的过程中，用户不再被动接收信息，而是通过反复练习逐步提升技能和知识。这种动态学习机制，会让用户在挑战自我的过程中获得有针对性的指导，形成成长循环。相比助理和僚机，私人陪练更注重用户的长远发展，带来更持久的价值输出。用这样的理念定位Agent产品，会让它在长期价值上会更优于前2者。
那么，作为私人陪练，AI Agent更适合什么场景呢？——需要吸收、训练、反馈的场景。
这类场景，按参与人数，又可分单人和多人。
单人场景。更注重某项操作技能的经验提升训练，Agent作为“教练”，可以在学习新技能、锻炼身体或提升职业能力等方面进行指导和纠正，提供个性化训练方式和实时结果反馈，帮助用户逐步进步，比如学语言、学乐器、学编程等等，都非常适合。
多人场景。更注重需要多人博弈的模拟场景演练，Agent作为“对手”，能在团队协作、共同学习或竞技活动中，充当挑战者和辅助者的角色，提供模拟演练、数据分析、策略建议和协调支持，提升用户的整体表现。比如电竞训练、模拟面试、追女孩子等等。从这个维度看，私人陪练包含“僚机”，但应用场景的想象空间更大，可发挥价值也更高。
总的来讲，把AI Agent定位成私人陪练，既能满足用户在特定场景的个性化需求，又能帮助用户在长期训练中自我提升。这种定位会让AI不局限于简单的任务执行或特定场景下的辅助支持，而是成为用户成长道路上的重要伙伴，通过在单人和多人场景中的灵活应用，“陪练”产品可以为用户带来更持久的价值。
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- 我是申悦，前360产品总监、36氪产品负责人，目前AII in AI，疯狂钻研中。
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