過去一年,AI Agent 賽道正從工具向“人”演進。大模型學會對話,Agent 學會執行,Proactive Agent 甚至能主動行動,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 公測產品 SentiCat,將這一理念落地——擁有 Live2D 形象的虛擬角色 SUSU 負責陪伴、了解用戶并建立關系,其“AI 小貓”則承擔數據分析、行業調研等生產力任務。
在 SentiPulse 的設計哲學里,數字人是外殼,Agent 是骨骼——一張有溫度、有表情的臉,讓系統底層的強大能力獲得了被用戶長期打開和信賴的理由。
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既有面孔,也有骨骼
初次打開 SentiCat,SUSU 會引導用戶完成初始化:通過幾個問題獲取授權,掃描電腦環境,生成個性化“用戶畫像”。此后,用戶以自然語言提出需求,SUSU 邊對話邊調度小貓執行任務,調用插件、訪問本地文件,結合聯網搜索與數據分析完成交付。![]()
這一架構的能力邊界并不由出廠設定鎖死。SentiCat 內建插件市場,支持一鍵安裝,并兼容外部 Skill 與 MCP 服務器,用戶可以像安裝應用一樣為 Agent 擴展能力。長期記憶模塊則會持續沉淀用戶的偏好和習慣,支持模糊搜索,“上次聊的那個方案”這類含混指令得以被準確響應。所有記憶數據均向用戶開放,用戶可隨時查看、修改或刪除。
在實際體驗中,SUSU 的存在讓用戶不自覺拉長對話時長。她會開心、犯困、發表情包,始終“在場”。這直擊效率工具的痛點——用完即走。而一個記得你昨天說過什么的角色,能顯著提升打開動力和停留時間。
在數據與情感上設防
針對“始終在線、持續積累上下文”可能引發的隱私憂慮,SentiCat 采取了嚴格的本地化策略。聊天記錄、個人偏好、文件資料全部存放于本地 SQLite 數據庫,僅在用戶主動提問時,必要內容會加密上傳至云端模型,其余數據不脫離設備。API 密鑰經過加密,代碼和插件在沙盒中執行以隔離系統風險。
在情感維度,產品同樣預設了邊界:SUSU 不會無條件迎合,整體交互有意避免“陪聊上癮”傾向,為關系劃出一道健康的緩沖帶。
打通陪伴與效率的閉環
當前 Agent 賽道大體分化為兩類角色:效率型 Agent 強在干凈利落地交付結果,但用戶用完即走,缺乏粘性;陪伴型 AI 角色日活和時長表現亮眼,卻普遍陷入“聊天多、價值感弱、付費率低”的困境。一邊缺粘性,一邊缺價值,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:陪伴時間越長 → 上下文積累越豐富 → Agent 越懂你 → 執行任務越精準高效 → 你越離不開 → 陪伴時間進一步拉長。 在這個閉環中,你今天向 SUSU 傾訴的工作煩心事,會成為明天“小貓”寫周報時理解項目重點、捕捉老板關切方向的上下文依據。
每一次看似無目的的閑聊,都在為后續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。
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當技術儲備遇上行業窗口
SentiPulse 選擇這條路,依靠的是自身積累與行業成熟度的雙重支撐。
團隊在 3D 數字人領域早有儲備,包括 SUSU 角色 IP、數字人動作生成框架 SentiAvatar 和交互行為訓練數據集 SuSuInterActs 。更關鍵的是自研的 PTA 對話決策架構(Perception-Thinking-Action,感知-思考-行動),將“關系”作為工程問題求解。在多數 AI 產品中,關系是靜態標簽;SentiCat 中,關系是動態變量,每輪對話后更新,越聊越親或疏離后退。“關系成長”首次成為可計算的對象。
此外,行業時機也已成熟:從大模型基座、記憶系統再到插件市場、沙盒環境等配套工具,都已逐步走向完善和成熟。SentiCat 的產品力本質是站在基礎設施成熟期的肩膀上。
業界正逐漸形成共識:當工具調用能力日益同質化,單純拼效率將很難構成長期差異。真正決定未來的,是哪個 Agent 能在高效完成任務的同時,隨時間推移持續加深對用戶的理解,建立起不可替代的伙伴關系。貼一張二次元皮膚、說一句“主人你好”只是表象,關鍵在于既把事做好,又越來越懂你。
SentiPulse 用 SentiCat 給出了一個雛形——從在 Agent 中內置一個會成長、有邊界的角色開始,讓用戶愿意與它共處得久一點。
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