课程简介

大模型正从简单的对话机器人，走向“有工具、有记忆、会协同”的智能体形态。情感陪伴AI将完成“工具”到“伴侣”的进化中，国内外萌生许多养成式机器人、陪伴式机器人，以及虚拟场景。行业上，在医疗、教育、养老领域成为基础设施，“脑机接口”实现生物情绪级理解、伦理框架初步建立；未来，作为“数字家人”有可能性重构社会关系、个性化商业模式。

当下，企业在用户长期价值沉淀和情感粘性上尚有落差，AI常停留在功能层，难以被用户长期依赖。围绕“个性化分身+多Agent协同”，我们以“记忆检索—反思—行为”闭环为核心，验证如何在C端以“有用/有趣/有价值”驱动留存，并通过数据边界与上下文压缩实现低成本可持续体验。

本次分享研讨个性化AI智能体的定位与场景、记忆与反思机制的落地方法、多Agent对话编排实践，以及面向C端的增长与商业化启示，为与会者提供相关方向的思路与借鉴。

课程收益

1、帮助学员掌握“记忆-反思”双引擎驱动的个性化智能体核心技术；

2、帮助学员掌握设计多Agent协同与可解释性交互范式，破解复杂任务难题；

3、帮助学员构建“有用+有趣+有价值”的增长飞轮，实现商业化闭环

受众人群

AI产品经理、情感计算研究者、用户体验设计师、社交应用开发者及心理咨询从业者，以及其他对智能体感兴趣的人员

课程周期

 0.5天（3H）

课程大纲

1、智能体进化路线：从提示词到上下文工程的体系化能力。

2、个性化分身的三大特征：用户画像与长期记忆、记忆检索、Reflection个性抽象；示例：心理咨询/塔罗占卜/星象解读中的连续性对话体验。

3、多Agent编排实践：让机器人能有序开聊、维持真实感的流程设计与规则设置，支持可围观的社交玩法。

4、C端产品策略：以“有用、有趣、有市场”拆解功能价值、情绪价值和数据价值；对标Paradot、Me.bot的个性化与主动服务思路。

5、成本与增长平衡：通过限定数据边界、上下文压缩、游戏化激励、用户价值分层解决成本控制和体验提升的平衡问题。

6、市场与人群：出海+Z世代验证窗口（年龄/国家分布样本），以轻量场景切入、快速小闭环迭代。

7、QA