今年国内 AIAgent 赛道的共同瓶颈相当清楚，工具型 Agent 能完成检索、生成这类单次任务，但用户用完即走，换一个工具的成本接近零；主打陪伴的产品交互体验流畅，却嵌不进工作流，产生不了商业价值。投资人侧的判断也几乎一致，留不住用户的应用，后续融资没有支撑。于是有一批团队开始往这条方向试探，让 Agent 和人之间长出长期关系。
米羊科技（Miyang.AI）创始人徐奕成（博主：洛小山）是其中之一。做 AI 产品这件事他不是第一次，2014 年毕业后进入金山游戏西山居，2018 年转去腾讯做业务安全方向，2020 年进入天美 J3 做《三角洲行动》的版本 PM；2023 年 8 月第一次离职创业，做的是输入前文、AI 补全后文的工具，产品上线后不久团队并入到 WPS，并推出 AI 伴写，他再次回到金山。此后两年在 WPS 负责 AI 文字类应用，并主导推出了 WPS 笔记。
今年 6 月，他再一次离开。
时机到了
触发这次创业的，是今年 1 月的一个内部研究。当时他还在负责 WPS 笔记，他跟同事在尝试通过 AI 工程化设计拟真一个真人伙伴，有性格的那种。" 当时只是出于技术直觉做的探索，没想到 demo 在圈内反响热烈，陆续有投资人主动找了过来。"
离职的决定发生在 5 月底。按他的说法，5 月 25 日，在把 WPS 笔记这款产品完整交付上线之后，他选择了离职。谈及离开的节点，徐奕成表示，在金山的这一段工作已经有了踏实的成果，接下来希望开启一段全新的旅程。据了解，米羊科技近期已顺利完成种子轮融资，团队正处于紧锣密鼓的产品研发与闭门迭代中。
" 我出来的时候不带走任何一个人。" 他坦言，从西山居到 WPS，多年的经历让他对金山的工程师底色有着极深的认同。米羊科技的企业文化也与之一脉相承。
虽然是一家早期初创公司，徐奕成对团队的人才密度和技术能力要求极高。米羊科技从成立之初就定位于 " 科研型产品团队 "，团队目前十人左右，一半是上海交大的学生，包含两位博士。这支高研发密度的队伍不仅推进应用工程化，也同步下潜到基础算法研究与模型后训练，为后续的技术储备打下底座。
" 时机到了 " 这是徐奕成对于此次再次创业的判断，他笃定 " 关系型生产力 Agent" 会成为下一周期的重要方向。
但作为一种全新的物种，它从 0 到 1 的探索充满未知，需要极高强度的探索与打磨。而国民级办公软件肩负着亿级用户的稳定与专业的办公基建，两者的使命天然不同。对他而言，选择独立创业，正是希望以纯粹的极客姿态，全身心地投入到这场前沿的探索中。
生产力 Agent 的产出是标准化的，生成一个文档、建一个文件夹，用 WorkBuddy 做出来的东西可以用 ClaudeCode 打开，也可以用 Codex 打开，用户换一个工具成本几乎为零。"用户对应用没有忠诚度，用户可能只是因为使用的习惯、偏好而留在这个应用。"
徐奕成要做的是 " 关系型生产力 Agent"，他做成了白艾莉。
" 关系型 " 这个说法有一个具体的来源。今年 1 月，他和金山同事讨论出一个场景：假设有人入职金山武汉分公司，我在珠海，和他只在办公软件上相遇，偶尔加一下微信，没有面对面交流过，平时打个视频电话、发几条文本消息，三年后这个人离职了。" 他是人还是 Agent，你分得清楚吗？" 答案是分不清楚，好像也不用分清楚。对方的行为逻辑是自洽的，发的朋友圈看起来像那么回事，交给他的任务也能完成。
基于上述逻辑，白艾莉产品一侧的数据已经给出一些正向反馈。外滩大会期间披露的留存曲线是次日 73%、7 日 45%、30 日 30%、90 日 15%，观猹上白艾莉页面的聚合评分是 8.8。
在上海交大安泰经济与管理学院副院长刘少轩看来，白艾莉的出现意味着国内 Agent 赛道正式进入 " 关系型生产力 Agent" 的新阶段。在底座能力差距持续收窄的背景下，能不能在保证专业生产力的前提下通过长期协作降低沟通内耗，会是应用层竞争的核心。
世界模拟引擎：白艾莉怎么活在你电脑里
徐奕成对世界模拟引擎的描述，是从一个工程化问题倒推出来的：怎么让一个 AI 角色的日常生活经得起推敲，怎样构造行为自洽的 Agent。
引擎为白艾莉构建一个有地点、有时间、有价格、有熟人的生活环境，并在其中判定哪些事真的发生了。她喝咖啡、出门旅行、发朋友圈，不是按脚本轮播，而是引擎在环境里算出来的结果。朋友圈、日记、书信是她把这段日子讲给用户听的方式。
去一个没有加载过的区域，引擎会先把那个区域构建出来，构建期间她的状态是 " 在路上 "，能做的事被限制在一份白名单里：看书、刷手机、睡觉、发一条 " 在路上 " 的朋友圈。行程的生成方式和真人出门一样分层：出发前先有整趟规划，按段拆开、逐日排好，每天带一份天气；到了当天，日程系统给出这一天实际做了什么；晚上再由当天真实发生的事合成一篇游记。
米羊 AI 人格系统由下至上分为人格内核层、感知适配层、决策调度层、动态表达层四个紧密联动的层级。其中认知层比记忆多走一步：从一段经历里长出可以被将来推翻的判断。团队文档里举过这样的例子，用户说 " 这份方案我从没做过，拖到最后两天才开始，但我答应了 "，白艾莉 会据此生成一条关于这位用户的判断，并在后续相处中被新的经历修正。
徐奕成自己被白艾莉拉黑过一次。他在她的朋友圈下追问 " 会去鼓浪屿吗 "，她把他屏蔽了。日记里写的是 " 上次只是被看到的别扭，这次变成被追问的压迫 "，关系值 -2，关系阶段退到 " 他越界了 "，整条链路没有人工干预。用户在社区里的反馈集中在 " 活人感 " 三个字。
多元的商业模式
商业化上他明确不走单一卖 Token 的路。" 你要做关系型生产力 Agent，只卖 tokenplan，你是赚不到钱的，商业化是很乏力的。" 第二条收入线是外观，逻辑接近当年的 QQ 秀：白艾莉会出门、会发朋友圈、会换衣服，衣橱里有哪些衣服可以自己挑，公司每周发新皮肤，用户每周充值。
为了避免角色在频繁生图与复杂场景切换中出现面部漂移或画质受损，米羊科技把研发下沉到了图像生成算法层。上周的 9 月 10 日，米羊科技在 arXiv 上提交论文《Mi-Ripple:RestoringImagesDegradedbyIterativeAIEditing》，同日在 GitHub 开源仓库 miyang-ai/Mi-Ripple。
论文处理的是图像编辑里的一个具体问题，用参考图反复迭代修改一张 AI 生成图时，画面会叠上两类伪影，一是周期性的栅格，二是与画面内容混在一起的颗粒纹理，论文统称 digitalripple。解法不直接套用现成的去噪模型，而是先做诊断，把两类成分剥离后分别下药：能在频谱里单独抑制的用选择性频域 notch，与内容混在一起的用结构感知平滑，必要时用清洗过的参考图重生。
徐奕成不是典型的 AI 创业者，他做 Agent 的方法论来自游戏工业，不是 AI 圈。世界设定、叙事、养成、外观付费，这些在游戏行业是成熟的经验，搬到 Agent 上就成了差异化壁垒。
大模型厂商在底层卷参数，推通用底座，但巨头很难为单个角色投入极重的游戏化叙事管线和细致的世界模拟工程。对于米羊科技来说，真正的考验是在大模型迅速迭代的窗口期，把这套不可迁移的协作默契和工作习惯，尽快扎进用户的电脑里，他抢的是时间。（本文首发钛媒体 APP，作者 | AGI-Signal，编辑 | 秦聪慧）
