豆包正在猛攻智能体生态位。为什么这么说呢？

事情是这样：

早上，客户和我视频会议，豆包电脑端，突然弹出一个窗口，问我：要不要让它帮我读取会议内容，顺便整理成会议纪要？

我觉得挺新鲜，试了一下。不到两分钟，内容整理好了：结构清晰、没有错别字，速度特别快。这让我对豆包的能力刮目相看。

说到智能体，大家可能听过不少解释，但想真正理解透彻它，得先说说Chatbot。

市面上Chatbot大致分两类：一类是手机端交互型。

比如Kimi、文小言、通义；它们最初主要用于搜索和聊天，后来还加入了打电话功能。你可以把它们想象成手机里的“小秘书”，随时随地帮你处理事情。

另一类是PC端开源APP型，比如Monica。

这类Chatbot更像“多功能工具箱”，接口灵活，能接入各种API，实现图片生成、聊天甚至本地操作。它们适合有定制化需求的用户，功能强大且扩展性强。

不过，智能体在Chatbot的基础上做了升级，不仅集成了两者的优点，还融入了更贴近人类交互的属性。这句话可能有点抽象，举个例子你就明白了。

很多公司，在做PC端搜索功能。一般的AI搜索流程是这样的：先打开公司网站，再进入聊天页面，在对话框里输入问题，才能得到答案。

Kimi就是这种模式。

但豆包的PC端搜索简洁得多，不用单独打开APP，直接在浏览器上就能用；浏览器窗口可以随意放置，我习惯放在屏幕右侧，利用那一小块区域输入问题，马上就能看到答案。

更贴心的是，答案里还会附带相关链接，点击能直接查阅。这种设计不仅操作简单，还让交互过程特别轻便，完全没有繁琐的感觉。

除了AI搜索，打电话也很实用。

最初，各大厂推出语音功能时，我还在想：打电话这个场景，在工作中到底什么时候会用到？毕竟刷短视频都忙不过来，谁有空天天跟硅基生命聊天？

但豆包的交互改变了我的看法。

比如，像我们这种天天码字的人，有时真不想动手，或者遇到复杂情况时，打字打到一半，思路可能就断了。这种情况下，我直接在PC端「打电话」给豆包，问题就解决了。

我把所有想法一股脑说出来，趁着思路还没断时讲清楚，它马上就能理解，并迅速给出答案；这种方式不仅节省时间，还避免了因忘记思路导致的效率低下。

还有一个功能我经常用：读网页。

有些网站、公众号的文章太长了，实在没精力看完。虽然有些平台会提供总结，但总结往往不够全面，容易漏掉关键内容，因为它的结构化，并不能满足每个人的需要。

这时，我会直接把链接发给豆包，再加一些提示词，告诉它我想要的重点是什么。豆包理解力很强，能快速给出我想要的答案。

云盘很符合工作流程，也可以叫：临时处理逻辑。

现在好多公司都在做知识库，把它当个存储空间，能放链接、文档，还能搜索。但说实话，这种方式让工作流程变得越来越复杂。

豆包的收藏功能就不同。我有时候突然有了想法，或者让它帮忙查资料，但没时间马上整理，中间的流程就很麻烦。不过，在豆包中，我只要点击聊天记录，就能把内容存到收藏夹里。

然后，等不忙的时再打开，能直接定位到对话的关键环节，甚至还能让豆包基于之前的对话做二次优化。

这个独立空间里，还能做更多操作。比如，筛选对话内容、视频、播客、PDF文件，甚至是多轮对话记录等等。它完全避免了繁琐的中间步骤，真正做到了“为我所用”。

豆包的学术搜索能帮我快速拓宽知识面，尤其是在AI行业。

这个领域变化太快了，新技术、新概念层出不穷。比如，OpenAI发布了新东西，或者马斯克又对AI提出了新想法，这些我都会特别关注。

但问题来了，新东西里有很多专业术语，看得人一头雾水。比如，MOE架构是什么？多模态融合网络又是干啥的？普通搜索引擎要么解释得太简单，要么找不到重点，很难满足需求。

这时，豆包就派上用场了。

只要把不懂的词输进去，它就能把复杂概念讲得清清楚楚，还会提供最新的研究材料，如此一来，不仅帮我理解了概念，还梳理了背景和由来，非常实用。

我之前一直在想，图片生成技术到底能用在哪些地方呢？很多朋友可能知道，我以前在公众号上经常分享“小绿书”，那些封面就是用图片生成工具做的。

最早时，我用的「即梦」。后来我发现，网页版用起来太卡，体验不太好，于是转而使用豆包了，虽然你们都是字节的产品，但是得吐槽。

现在我只要给它一个简单的指令，甚至懒得想指令时，直接让它帮我写提示词；接着，把提示词发给豆包图像生成功能，就能生成一张图片，整个过程非常顺畅。

豆包的优势还不止于此。

如果生成的图片有些地方不太满意，比如某个局部不够理想，还可以进行重绘、擦除或者扩图等调整，功能非常强大。此外，豆包里还有一些现成的模板可以参考。

除了做封面，豆包还能应用在很多产品场景中，类似于生成咖啡封面、沐浴露的产品场景图，效果看起来特别逼真。偶尔某些细节不符合实际需求，但从创意的角度来看，还是挺有意思的。

对于像 UI 设计师、新媒体运营这样的职业来说，如果工作中要作图但又找不到合适的工具，完全可以试试。它的风格有很多，电影风、写真风、3D 动漫风等，选择非常丰富。

除文成图，我还在用好多别的功能，比如：改写小红书文案。

我公众号的文章，一般都挺长。但有时候，我想把精华部分挑出来，发到小红书上；要是手动一段一段去改，那可太费时间，还特别麻烦。

所以，我就直接用专门改写小红书文案的功能。

我只要把文章分成几段输进去，再给它一些简单的提示。比如，不要加表情包，让内容更有条理，“提炼重点信息”，或者“语言正式一点”。它就能很快把修改好的内容弄出来。

虽然生成的内容偶尔会有点AI感觉，但这完全没关系。只要稍微调整一下，很快就能得到满意的结果。

写到这里，你可能也看出来了，豆包是不是一个智能体？我觉得是。

它和其他产品一样，整合了AI搜索、云盘、图像生成、AI总结等功能。但问题是，为什么豆包能吸引这么多用户？

根据豆包APP的数据，截至2024年11月底，累计用户规模已经超过1.6亿；到今年1月19日，月活跃用户达到了5600万左右。

如果用两个词总结它的成功秘诀，那就是「体验」和「交互设计」。

传统C端产品的交互方式，比如按钮、菜单等，操作流程固定，按设定好的步骤完成任务即可。

但很多声称要做C端市场的产品，包括一些我用过的工具，比如Kimi，仍然带着传统产品经理的思维在做；网页版和APP用起来特别难用，前面拼命获客，后面却不重视留存，结果还是没什么用。

前段时间我还吐槽过通义。作为一个手机端智能助手，主界面放什么日历、非核心功能，明显没有抓住用户的真正需求。

AI产品的交互完全不同，要重新思考人与人之间的交流方式。人与人交流是什么样？很简单：我想要什么，就能解决什么。比如：

• 让AI帮我写一篇文案，只要简单描述需求，就能快速生成符合我想法的内容；
• 结果不满意，我可以随时调整要求，就像朋友之间互相沟通、磨合一样，不用过多赘述。
• 再比如，想让它推荐一家适合聚餐的餐厅，只要告诉它预算、地点和口味偏好，就能给出精准建议，甚至还能附上理由，让人觉得贴心又实用。

所以，AI交互的核心在于，不再冷冰冰地执行命令，而是能理解我的意图，灵活应对我的需求，真正做到像人一样为我服务。不是吗？

前几天，字节跳动CEO梁汝波在2025年2月13日的全员会上提到，AI业务有三个重点目标：

一，追求「智能」上限，把智能作为核心目标推动技术创新；二，探索新交互方式，让产品更便携、更自然；三，加强规模效应，让AI产品越多人用越好用。

我把这段话发到社群里，不少朋友觉得很有高度。但问题来了，什么是便携？什么是自然？怎么理解“全新交互方式”呢？

我不是产品经理，我是用户。作为一个普通用户，我的看法是这样的：

首先，在AI与人的交互场景下，我不喜欢「学习能力」这个词。设计一个App或日常工具，又不是造宇宙飞船，没必要让用户去「学习以下」，尤其是C端产品。

所以，我们可以把「学习能力」拆成两个维度来看，即：学习成本和学习意愿 。

学习成本在产品设计中是个负面因素。一个好的产品设计，应该尽量避免让用户花时间去“学习”如何使用。这一点已经被很多成功案例验证了。

比如：苹果和Google的产品，它们通过直观的操作逻辑和有意义的动效设计，给用户提供线索，让用户一看就懂、一用就会。这就是，降低学习成本的经典方法。

即便是为飞行员，设计宇宙飞船的操作界面（不好意思，刚看完《星际穿越》……），我相信设计者也会尽量遵循「学习成本越低越好」的原则；复杂的功能可以通过优化设计变得更易上手，而不是让用户去适应复杂性。

学习意愿则是另一个维度。

用户为什么会愿意去学习？因为他们有需求。比如，用户想给家人买一张去新疆的机票，但订票网站特别复杂，他们只能硬着头皮摸索、尝试。这是外在因素驱动的学习意愿。

还有内在因素，比如社交产品。用户为了认识新朋友、和老朋友保持联系、和家人分享生活，会主动去学习如何使用这些产品，甚至琢磨出一些“使用策略”。

所以，设计一个产品时，认真考虑学习成本和学习意愿是非常有价值的。

C端产品，尤其是面向大众的产品，90%以上的用户是小白。他们不是不聪明，也不是学不会，而是不屑于学，或者有太多选择可以替代你的产品。

既然这样，产品经理的目标是不是应该设计出最简单、最适合他们的产品呢？

我的理解：是。

所以，不要搞什么与用户操作相悖的地方了。也许，不要让人觉得麻烦，也不要让用户觉得自己笨，才是重点。反正我使用AI产品，一根脑神经都不想动；要是你乐意，我只能说：哥、姐，你真是人形算力。