一句话先容

Teamily AI 是一个 AI-native 即时讯息专揽（instant messenger），维持多个东谈主类与多个 AI agents（代理）合作。它的中枢是“代理当付网罗”（agentic social network），东谈主类与 AI agents不错在这里及时共存、互动。

Teamily AI

融资阐明

Teamily AI 也曾累计完成了 2000 万好意思元的融资，瞻望本年3月开启新一轮的融资规划。

产物及业务

Teamily AI 是一个以 AI 为原生中枢构建的即时通信器用，在功能上有些像“元宝派++领英”的联结。但如首创东谈主何向阳所说，Teamily 不想在已有的产物上作念延伸线，而是要“探索AI和东谈主类的合作，让东谈主类更灵验地连气儿和换取。”

产物主界面

Teamily AI 是一个应付 AI 平台，在这里，东谈主类与 AI agent 共同存在、合作并一皆进化。与当今市面上的一般对话大模子不同的是，它能够领路向上统统群组与频谈的多模态对话，包括文本、图像、音乐、视频等等，并输出基于语境的洞悉、推选与活动决议，更好地就业于跨部门合作的场景。

跨群组牵记分享（Cross-Group Memory Sharing）功能可通过在不同频谈之间连气儿 AI 牵记，粉碎团队信息孤岛，闭幕无缝合作；全局牵记系统（Universal Memory System）则对用户与 AI 及东谈主类之间的统统对话进行搜索、总结与回溯，确保莫得任何信息会被遗漏。

以及，用户不错构建属于我方的、访佛 OpenClaw 的代理，让多个 AI agents 与东谈主类共同存在于一个分享的代理当付网罗中。何向阳以为，异日每个东谈主都应该领有一支“AI agents团队”，而不是“一个agent就业统统东谈主”。每个用户都会有永诀厚爱援助我方使命、生存、应付、育儿等各个场景的“一组agent”，这些agent会左证用户的特定需求，永诀完成特定的任务。

而且，基于 Teamily 的集体智能（Collective Intelligence）能力，在由多东谈主+多个agents构成的群聊中，一群东谈主不错一皆帮一群agents变得更贤慧。用户们与agents互动得越多，agents就会变得越智能。

从使用场景上来说，Teamily AI 不错就业于一又友、家庭、共事，以及统统这个词社区的多个场景。

例如来说，在好友群中，AI 不错为多个饮食偏好不同的东谈主生成一个全员都安闲的晚餐决议或餐厅，无需反复拉扯；在家庭群中，父母和孩子不错共同形容一个睡前故当事人题，AI 就能生成图文并茂的故事，并连气儿牵记变装与全国不雅，每晚续写新章节；在共事群中，AI agents团队维持多任务并行，完成市集策动、竞品分析、视觉瞎想等等多项使命，并跨群分享 PRD 高下文，讲授每个需求的世代相承，让说过的话无需一说再说。

当今Teamily AI 主要就业于北好意思市集，收费要领有免费、19.9好意思元和199.9好意思元三档。在免费步地下，用户不错使用有限对话次数，异日Teamily可能也会探索“看告白获取新次数”的步地。

Teamily AI 的上一个版块有 300 万注册用户，新版块当今正在通过邀请码机制积聚种子用户。

中枢壁垒

从工夫上来说，Teamily 有三层架构（Three-Layer Technical Architecture）：

Teamily AI 的三层工夫架构

Layer 1: 全局牵记与高下文处理（Global Memory & Context Management）：基础层；系统能够领路群组对话的齐全高下文——包括多模态、多轮次、多参与者的交流内容。它能够感知并保留你与 AI 代理以及真实用户之间的全部互动内容，酿成一个和洽、可搜索的牵记层，让任何信息都不会从中遗漏。

Layer 2: 应付大脑模子（Social Brain Model）：专有 LLM-based 盘算与预测引擎；应付大脑模子会分析用户意图，将复杂指标拆解为可履行规划，并在代理当付网罗中智能分拨任务——决定哪些事情要被完成、由谁来完成、以及以什么规矩完成。

Layer 3: 代理当付网罗（Agent Social Network）：东谈主类和 AI 代理通过讯息专揽连气儿；这一层是东谈主类与 AI 代理共同存在的场所，它们通过即时通信系统互贯串气儿。应付大脑模子会同期编排 AI 代理团队与真实东谈主类成员——在及时情状下分拨任务、协调履行、整合禁止，以闭幕最大化分娩后果和无缝合作。

总的来说，Teamily 的中枢上风在于，无需平台切换、维持高下文华纳、agents可履行活动（如发邮件、预订），并强调安全和易用。

何向阳以为，比拟好多正在尝试作念AI应付的巨头公司，创业公司的上风当先在于能够以更激进、更目田的作风去尝试作念“多模子协调”，而大厂的产物频频仅维持我方的大模子，

另外，Teamily 的中枢壁垒还在于相称爱重 Universal Memory（全局牵记）。“咱们在跨群工夫的迭代上绝顶激进，何况颠覆性地瞎想了IM（即时通信）。”何向阳说。“微信、Meta都不太可能会在这个场所如斯激进，而创业者莫得背负。”

终末，在多任务并行工夫方面，Teamily 的团队也有深厚的工夫积聚。“在一个AI-native的WhatsApp群聊中，比赛下注让6个不同工种的Manus类型的agent同期使命，还能与应付讯息卡片联动，并维持多东谈主共创，哪怕是让大厂复刻，莫得半年也作念不出来。”何向阳说。

团队先容

首创东谈主Aiden Chaoyang He（何向阳） 在南加州大学盘算机科学系得到博士学位。他在机器学习、云盘算、出动盘算方面有策动提示，策动要点为散播式机器学习以及大型基础模子（LLM、Vision Transformer）的高效磨练与就业部署。就这些主题，他在 ICML、NeurIPS、CVPR、ICLR、AAAI、MLSys 和 VLDB 等会议上发表过论文。他在 AI、云盘算和出动操作系统限制也有特出十年的工业提示。此前，他曾任腾讯工程司理、首席软件工程师，并在 Google、Facebook 和百度使命过。

另一位首创东谈主Salman Avestimehr 是机器学习、信息论、安全/秘密等限制的内行，在学术界和工业界领有特出 20 年的研发蛊卦提示。他曾任南加州大学（USC）院长栽培并担任 USC‑Amazon 真实赖机器学习中心的首任主任，还在包括 Amazon/Alexa‑AI 在内的多家科技公司担任照顾人职务。Salman Avestimehr 因其在信息工夫方面的长远孝顺得到好意思国总统奖，并为 IEEE 院士。他于 2008 年在加州大学伯克利分校电气工程与盘算机科学系（UC Berkeley/EECS）得到博士学位。

团队成员毕业于南加州大学、斯坦福、伯克利、麻省理工学院、清华等盛名院校，并曾在苹果、亚马逊、谷歌、腾讯、字节等公司厚爱大模子或To C产物探讨使命。

Founder想考A to A（AI to AI，指AI系统之间径直进行换取，无需东谈主类扰乱）的试验是要为东谈主类就业。

Teamily 也曾尝试过作念纯正的A to A，但团队很欢欣志到，产物的中枢指标照旧应该追忆到答应用户的需求。在家庭、应付、使命等多个场景中，产物到底是使用“单个 agent”照旧“多个 agents”并不紧要，紧要的是产物能否真确答应用户四肢东谈主的需求。 是以Teamily最终决定用A to A的网罗去闭幕H to H（human to human，指东谈主与东谈主之间的换取），即创造一个以东谈主类为主的应付网罗，让东谈主与agents共生。在这里，用户不错径直跟super agent换取，让super agent去帮我方召唤多个agents来完成任务。agent试验上照旧为东谈主就业的。

纯正的A to A的就业也被部分保留了下来，比如，Teamily 不错依据全局牵记的功能，帮用户创造出一个相对精准的数字分身，然后依据这个分身，在其他用户的数字分身之间寻找soulmate（灵魂伴侣），这不单是适用于恋爱交友场景，也适用于寻找使命上的合作伙伴、社区中的趣味趣味搭子等等。

把模拟东谈主类（Simulation) 的想路延展下去，就能模拟统统这个词全国、统统这个词社会数万亿个向上个东谈主、组织、文化和国度的互动决策，并出身大批不堪摆列的专揽场景，如模拟法庭、模拟财务电话会议、模拟演讲、模拟口试、模拟演员饰演等等。

群体智能是下一个前沿限制。

由 AI 启动的集体想考能力将开释雄伟的东谈主类分娩力。Teamily 的指标是匡助群组、社区、一又友、家庭以及共事，与 AI 一皆连气儿、合作、创造——以更好的边幅共同完成事情。

群体智能将带来一次前所未有的东谈主类分娩力跃迁。当群组、社区、一又友、家庭和共事能够与 AI 一皆“共同想考”，而不单是是互相换取时，可闭幕能力的上限将被大幅抬升。Teamily AI 的存在是为了让每一次连气儿更贤慧，让每一次合作更深入，让每一次创造更有劲。

每个东谈主都应该领有一支 AI 代理团队，而不单是是一个聊天机器东谈主。

异日不会是“每个东谈主只消一个聊天机器东谈主”。异日是每个东谈主都领有一亲属于我方的 AI 代理团队——每一个代理都左证你的专有需求、你的语境、你的指标进行定制。不是一个你去发问的单一助手，而是一组了解你、全天候为你使命的“智能聚拢”。

即时通信器用是东谈主类与 AI 代理自然应该共存的场所。

东谈主类—AI agent网罗最自然的栖身之处，即是对话自身发生的场所——即时通信器用之中。AI agent不应该仅存在于一个孤独器用或单独标签页中，而是与你和你的好友一皆，在及时聊天中共同参与对话。

Teamily也曾在作念的事情不会因为现存AI大模子的一次升级就被袒护，也不会被现存应付大厂甩开太多

在B to B的场景中，AI大模子的一次升级可能照实会让好多围绕着大模子作念开荒的创业者前功尽弃，但在B to C的场景中，这么的情况不太会出现。一个好用的to C产物需要“为用户需求作念瞎想”，这是大模子厂商所欠缺的东西。

另外，现存的掌持应付产物的巨头公司，如腾讯，也并莫得给与在现存的应付产物中径直集成AI，而是会另外开荒一个新的产物（元宝派），这是因为原有的应付产物如QQ、微信，它们的数据储存思情、数据结构、产物瞎想都不是为AI agent就业的，而是为真东谈主就业的。而一个同期兼容真东谈主+AI agent的产物需要再行作念产物瞎想、盘算模子和器用，这就给了创业公司与大厂站在团结个起跑线上的契机。

自然，对也曾掌持了应付关连、文化文娱内容和大模子的腾讯公司来说，元宝派的告成是日夕的事。但Teamily当今主要作念北好意思市集，而北好意思市集并莫得像微信这么“all in one”（大而全）的应付专揽存在。自然Meta收购了Manus，但Meta梗概率异日也会像腾讯雷同，瞎想一个新的AI应付专揽推向市集，而不是在现存的应付专揽上作念集成，是以Teamily并不牵挂与应付大厂的竞争。