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当 AI 真的开始”懂你”:Personal Agent 正在重写互联网

AI人人都是产品经理采集时间:2026-10-02 04:37原文 ↗

一期播客里,Instinct 创始人 Noah 说这可能是史上最兴奋的软件竞赛。这个产品没有 App,发短信、打电话、发邮件都能用,它有自己的号码;用户把衣柜拍照喂进去,它配好一周穿搭并下单,接入银行账户后还会主动替你取消不用的订阅。

那天我在看一期播客,主持人 Patrick O’Shaughnessy 问了一个问题,让我突然愣住了。他说:你们面对的是世界上最大的科技公司,窗口期只有几个月,所需的算力今年一年就超出了预算,你们没有任何分发优势——但你们有一个病毒式增长的产品。你会怎么做?对面坐着的,是 Instinct 的创始人 Noah Shinn。他没有急着回答,只是平静地说了一句话:这可能是有史以来最令人兴奋的软件竞赛,而结局,是以万亿美元计算的。

我听完这期节目,沉默了很久。不是因为那些数字有多震撼,而是因为我意识到,Noah 描述的那个产品,和我们过去几年所有关于 AI Agent 的想象,有一个根本性的不同——它不是一个 app,不是一个工具,它更像是一个真正存在于你生活里的人。而更令我不安的是:这个人,正在以每天 10% 的速度进入更多人的生活。

Instinct 是什么——不是一个 App,是一种新的存在方式

Noah Shinn 说,Instinct 是一个 personal assistant(个人助理)。他刻意不把这个产品包装得更复杂,“我不会给它加戏,它就是一个个人助理,但它真的能用。”

但“能用”这两个字,在 AI 产品里其实是最难的两个字。过去三年,我们见过太多让人兴奋的 Demo,却很少有产品能真正陪你把一件事情从头做到尾。Instinct 做到的,是让用户感觉 AI 终于开始为自己 act(行动)了,而不是等待你喂它 prompt(提示词)之后给你一个文本答案。

Instinct 没有 app。你可以发短信给它,可以打电话给它,可以发邮件给它——它有自己的电话号码,有自己的邮件地址。Noah 描述了一个细节:如果你有一份文件必须在下午三点前签名,而此时是两点五十五分,Instinct 会主动打电话给你说,“我不想打扰你,但这件事你现在必须处理,文件在你的邮箱里,我还可以帮你把它推到最顶端。” 这不是一个 chatbot,这是一个懂得什么时候该打断你的存在。

我觉得,这正是 AI Agent 真正落地的那个关键转折点:从“你来问我”,到“我知道你需要我”。这背后是完全不同的产品哲学,也是完全不同的技术挑战。

用 AI 规划你的穿搭、订你的机票、帮你省掉那笔忘记取消的订阅

Noah 在访谈里分享了几个用户案例,我认为这些案例最能说明 Instinct 在做什么。

第一个案例是穿搭规划。有一群用户,会把自己衣柜里的每一件衣服都拍进 Instinct,再把自己的脸和身材比例也拍进去。然后每周让 Instinct 从现有衣橱里搭配出七天的穿着方案——不是以文字 bullet point 形式列出来,而是生成你穿上那套衣服的图像,你看到的是“你明天会是什么样子”。更进一步,这些用户还会让 Instinct 去互联网上购物,找出成千上万套可能适合你的搭配,你点一下“喜欢”,它直接下单送到家。

第二个案例是订阅管理。Instinct 可以接入你的银行账户,扫描所有的交易记录和订阅,然后主动问你:“这个你还在用吗?”如果你说没有,它会直接去那个网站登录,替你完成整个取消流程,最后回来告诉你:这个月你省了两千美元。Noah 说这和市面上那些 fintech 产品不同——那些产品只告诉你应该取消什么,但取消这件事还得你自己去做。Instinct 是 end-to-end(端到端)的,它把整件事情做完。

第三个案例是旅行。Noah 说,平台上 50% 的交易额都来自旅行。用户只需要发一段语音:“我今晚要到纽约。”仅此而已。Instinct 知道你在哪里、你偏好哪家航空公司、你喜欢坐靠窗还是靠过道、你用哪张信用卡、你惯住哪一类酒店。它不仅订机票,还订酒店,订 Uber,把行程同步进你的日历,并在对应的时间点提醒你——所有这些,从一句话开始。

我听到这里,脑子里浮现出一个词:delegation(委托)。我们过去说“授权”,是把任务分给别人。但这里的 delegation,是把记忆、偏好、判断权,都交给了一个非人类的存在。这是一种前所未有的信任关系,也是一种前所未有的依赖关系。

信任是怎么建立的——40%、三周、一张信用卡

但要做到这些,用户需要先把足够多的数据和权限交给 Instinct。这就引出了 AI Agent 落地最核心的问题之一:人们会信任它吗?

Noah 分享了一个数据,让我觉得非常有说服力:用户入驻 Instinct 满三周后,有 40% 的用户会主动把信用卡信息分享给它。不是被要求的,是自发的。而一旦有人分享了第一条敏感信息,留存率会跳到 80%。

Noah Shinn 说,信任的建立需要时间,通常需要几周。他们不追求快速获取用户权限,而是让用户按照自己的节奏去开放数据。“用户永远应该感觉自己在掌控自己的数据,他们随时可以拿回来。”

我觉得这里有一个非常重要的产品洞察:信任不是功能,信任是结果。你没有办法靠展示一个“安全声明”来让用户信任你,你只能靠一次次“它帮我把事情做对了”的体验,慢慢地积累那个相信。而这个积累过程,在 AI 产品里尤其漫长,因为它不像你信任一个人——你信任一个系统,那种感觉更像是在训练自己放手。

信任的另一面是风险。Noah 坦承,当 Instinct 拿着你的信用卡、能访问你的邮件、掌握你的日历时,潜在的攻击面是前所未有的大。他们为此建立了两套独立于 Agent 本身的系统:一是内容防火墙(firewall),拦截所有可能欺骗 Instinct 执行恶意操作的内容;二是行为监控系统,在 Instinct 准备采取任何行动之前,先由一个独立的系统来审核和批准。这两套系统和 Instinct 本身是解耦的,这样即便 Agent 被攻击或出现幻觉(hallucination),也有一道保障。

没有 App 的世界,钱从哪里来——Noah 讲透了一个新的商业逻辑

Instinct 的商业模式,是整个访谈里我觉得最值得仔细思考的部分。

Noah Shinn 说了一个让我印象深刻的原则:Instinct 绝对不能去影响用户的行为,让他们做出那些并非真正想做的决定。这听起来像是道德宣言,但他立刻把它翻译成了商业语言——“你看 Google、TikTok、Instagram,它们的商业模式是卖广告,广告的本质是说服你买你可能不想买的东西。我不想建一个这样的现实。”

Instinct 是免费的。它的商业模式,是在用户完成交易的时候,从商家侧收一个 take rate(抽成比例)。Noah 把它比作 Apple Pay——用户不付费,但每一笔通过平台完成的交易,商家会向平台支付一定比例的费用。

现在平台每年流经的交易额已经超过十亿美元,其中 50% 是旅行相关。Noah 提到,旅行行业的 OTA(在线旅行社)抽成历来很高,一些精品酒店甚至愿意为每笔成功的订单支付高达 30% 的分成。这给了 Instinct 一个非常好的起点——在旅行这个垂直市场里,它能以极低的用户摩擦拿到比传统 OTA 更高的转化效率。

更深的逻辑在于:当摩擦趋近于零,交易量会上升。Noah 举了一个外卖的例子——如果 Instinct 知道你今天乘飞机回来,知道你几点落地,会主动问你:你饿了吗?要不要点你上次点的那个?你只需要回一句“好”,外卖就到了。Noah 认为,这不会伤害 DoorDash 或 Uber Eats 的生意,相反,因为摩擦降低,交易频率会提升,它们的收入可能反而更高。商家损失的,是那部分纯靠用户注意力和广告堆砌出来的营收;得到的,是一个用户真的想做这件事的确定性需求。

我觉得 Noah 讲的这个逻辑,本质上是在预告互联网的一次商业模式迁移:从“注意力经济”到“意图经济”。注意力经济的核心是让你在 app 上待得越久越好,然后用广告变现。意图经济的核心是,当你想要某件事的时候,帮你最快速最准确地完成它,然后从完成的结果中抽成。这是两种完全不同的激励结构,前者与用户利益对立,后者与用户利益对齐。

Agent to Agent——一个被低估的未来

访谈里有一个话题,我认为它比“Instinct 有多厉害”更值得深思,那就是 Noah 提到的 trusted person network(受信任的人际网络)。

这个功能的最直接用途是日程协调。现在约一个时间需要来回发很多条消息,“这个时间行吗”,“不行,这个呢”,“我那天在外地”……Noah 说,如果双方都用 Instinct,两个 Agent 可以直接对话,目标只有一个:找到一个都合适的时间,然后把它加进日历。人不需要介入这个过程。

但 Noah 说的远不止这些。他描述了一个朋友群组的案例:六个人,每周让各自的 Instinct 去协调时间、了解大家的喜好和可用性,然后策划一个所有人都会喜欢的活动——基于各自的 Spotify 历史来推断音乐口味,基于日历来找到都有空的时间,最后甚至自动叫一辆 Uber,按照最优路线逐一接上每个人,送到同一个目的地。整个过程,人完全不用管。

这里有一个核心设计:这个网络是基于“信任程度”来配置权限的,不同的人在网络中看到你的不同层级的信息。比如你和伴侣,可以选择完全共享一切;和同事,只共享工作日历;和普通朋友,只共享“有没有空”这个信号。而一旦有人越权尝试获取他不该看到的信息,Instinct 会立即通知你。

我觉得,这个 trusted network 的意义不仅仅是“更方便约时间”。它正在重新定义数字世界里“社交关系”的底层架构。过去我们用微信加好友,用 LinkedIn 建立职业连接——那些关系是扁平的,无差别的。而 Instinct 的网络是带权重的,关系的深度、边界、信息的流动,都是可以精确配置的。这更接近现实世界里人与人关系的真实样子。

10% 每天——算力问题比你想象的更难

Instinct 每天新增约 10% 的用户,这个数字还在保持。产品本身不打广告,纯靠 invite(邀请码)裂变。每个用户只有五个邀请名额,这种稀缺感反而制造了一种社交货币——Noah 提到,eBay 上有人在卖 Instinct 邀请码,价格到了 300 美元一个。

但这个增速背后,藏着一个让 Noah 说“我 40% 的时间都在想这件事”的问题:算力。

他说,这不是一个传统的 scaling 问题。传统 app 用户翻倍,买多一倍的服务器就行。但 Instinct 的算力需求不是线性的——因为它不是在等你来发 prompt,它是 24 小时在后台主动运行的。它可能在你睡觉时扫描你的邮件,在你醒来前帮你规划好一天,在你的飞机降落前就把接机的 Uber 订好。这种 proactive(主动式)的 AI,每个用户消耗的算力,是传统 chatbot 的数倍。

更复杂的是,算力的采购有 lead time(交付周期)——你今天下单,几个月后才能用上。所以你必须预测未来几个月的用户增长,然后提前备货。但 10% 每天的增速,意味着三周后用户量就翻倍,三个月后是现在的几百倍。Noah Shinn 说,这是他最难做的决策:“如果你预测错了,你要么是低估了需求,用户进来却用不了服务;要么是高估了,备了一堆用不上的算力,每台机器按三到四倍的溢价来结算。”

他们的解决方案之一是精细化算力部署:不是所有任务都需要在毫秒内完成,有些可以批量处理,有些可以延时运行。通过把不同类型的工作负载分配到不同的部署形态,他们实现了在同等质量下,成本比直接调用 frontier API 低出数倍。Noah 说,他们能用远低于 frontier 模型的成本,跑出和 Claude Opus 同等的用户满意度和留存表现。

我觉得这里有一个很重要的信号:算力的高效使用,会成为 AI 产品的核心竞争力之一。不只是谁的模型最聪明,而是谁能在同等预算下,服务更多用户,做更多的事。

现有的互联网公司,面对 Agent 时代该怎么活

Noah Shinn 做了一个思维实验,我认为每一个互联网从业者都应该认真对待:把所有的数字业务,按照“用户注意力占收入比例”和“底层服务占收入比例”来画一条轴。

在一端,是那些主要靠用户注意力来赚钱的公司——比如社交媒体、内容平台。它们的商业模式,是让用户在 app 上停留得越久越好,然后把这种注意力卖给广告主。Noah 认为,这类公司将面临最大的冲击——不是因为 Instinct 会去“破坏”它们,而是当用户的需求被 Agent 直接满足之后,他们根本不需要再在这些 app 上刷了。

在另一端,是那些主要靠“底层服务本身”创造价值的公司——用户不管通过什么界面来消费,最终的服务还是要发生。对这类公司来说,Agent 反而是好消息:摩擦降低会提升消费频率,Agent 带来的精准匹配会提升满意度,最终可能让它们赚得更多,而不是更少。

Noah 建议,如果你是一个传统企业,现在最聪明的做法不是立刻全面开放 Agent 接入,而是拿出 1% 的用户做实验,看看当用户通过 Instinct 来和你的产品互动时,他们的消费频率和客单价发生了什么变化。数据说话,然后再决定接下来怎么做。

我自己也在思考这个问题。我做产品这么多年,做过不少从“信息不对称”中套利的事情——无论是旅行网站的比价、还是各种中间层平台。这些商业模式有一个共同点:它们都在某种程度上依赖用户的低效。而 Agent 时代,用户的低效将系统性地被消除。那些靠“信息不透明”或“用户懒得换”维持的商业模式,都会面临根本性的压力。

从”完成任务”到”追求目标”——Agent 的下一个进化

访谈快到结尾的时候,Noah Shinn 说了一段话,让我觉得这才是 Instinct 最野心勃勃的地方。

他说,Instinct 现在做的,还是“你告诉我要做什么,我去做”的模式。但他看到的未来,是“你告诉我你想达成什么,我来持续工作直到你达成”。比如:未来三个月,我想把 5 公里跑的成绩提升到 22 分钟以内。Instinct 不会给你一份计划表,它会真正陪你走完这三个月——记录你每次跑步的数据,在该调整训练强度的时候调整,在你状态不好的时候提醒你休息,在你快到目标的时候鼓励你。

更进一步,他看到有些小企业主,已经在把整个公司的后台运营交给 Instinct 来管理——库存管理、订单处理、客户跟进。甚至有一些工作是完全自主运行的,比如“确保库存不低于这个水位,也不超过这个上限”,Instinct 会持续监控,自主执行,不需要人来触发每一个动作。

Noah Shinn 说,Instinct 不是一个 task accomplisher(任务执行者),它遵循的是更高层次的 objective(目标)。用他的话说,Instinct 的核心原则是“学会和用户建立信任,真正关心用户,在用户需要的时候守护他们”。当用户提出一个请求时,Instinct 判断的不只是“我能不能做这件事”,而是“这件事对用户是好的吗,这符合他真正想要的吗”。

我觉得这是 AI 产品进化的一个极其重要的方向:从 Copilot(副驾驶)到 Autopilot(自动驾驶),从辅助到委托,从执行到理解。当一个 AI 真正理解你的目标,而不只是你的指令,这两者之间的差别,就是一个助手和一个伙伴之间的差别。

我在想的那个更深的问题

整理完这些思考之后,我发现自己陷入了一个更难回答的问题。

Noah Shinn 说,Instinct 绝对不会去操控用户的行为。这是他的承诺,也是他对 Instinct 商业模式的理论支撑。但问题是:一个真正“懂你”的系统,和一个“操控你”的系统,边界在哪里?

当 Instinct 知道你的饮食偏好、知道你的行程、知道你的财务习惯,它向你推荐的“你可能也喜欢的餐厅”,和一个精准广告之间,到底有多大的本质区别?我问的不是技术层面的区别,而是体验层面的:用户能分辨吗?他们会在乎吗?

更深的一层:如果 Instinct 真的变成了你生活的底层操作系统,你的注意力、时间、决策都通过它来流转,那么控制 Instinct 的人,是不是就拥有了影响你生活的能力?这不是对 Noah 或 Instinct 的质疑,而是一个关于 Agent 时代治理的根本问题。

我记得 Noah 说过一句话,说 Instinct 的商业模式的设计前提是:它的智能不能被用来对抗用户。这是一个非常好的原则,也可能是这个时代 AI 产品最重要的一条红线。但红线能不能守住,取决于公司激励结构是否真的和用户利益对齐——而这,在风险资本驱动的创业公司里,从来都不是一件容易的事。

我没有答案,但我觉得这个问题值得我们每一个从事 AI 产品的人,认真对待。

最后:一个正在发生的历史时刻

Noah Shinn 在访谈末尾说了一句话,我觉得很适合作为这篇文章的结束:我走到附近的咖啡馆,环顾四周,看那些人里面,有多少真的在用 AI——不是偶尔试玩,而是真正在用它来处理自己的工作和生活。答案是:很少。哪怕是在硅谷,哪怕是在那些最了解 AI 的人群里。所以,这个赛场还很空旷,竞争还没有真正开始。

我觉得这句话很有力量,不是因为它让人兴奋,而是因为它让人清醒。我们现在看到的那些增长数字、那些估值、那些“改变世界”的叙事,都还只是一个开头。真正的游戏,是当每一个普通人都有了自己的 Instinct,他们的生活会如何改变,互联网会如何重写,那些我们熟悉的商业模式会以什么样的方式退场。

我不知道 Instinct 最终会不会成为那个“人手一个的 AI 助理”,但我知道,Noah Shinn 描述的那个未来,正在以某种形式发生。而我们现在所有关于产品、商业模式、用户关系的假设,都值得被重新检验一遍。因为那个假设成立的世界,可能已经开始改变了。

本文由人人都是产品经理作者【深思圈】,微信公众号:【深思圈】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议

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