今天小編分享的科技經驗：抖音試水AI分身，背後透露了什麼信号？，歡迎閲讀。
當流量增長趨于平緩，運營效率就是新的增長曲線。
抖音正在為它的内容生态注入新的技術變量。
據最新消息，近日字節旗下的 AI 智能體開發平台子 ( Coze ) 與抖音打通，與早期豆包 App 的簡單問答功能不同，Coze 允許創作者構建具備復雜邏輯的 AI 分身。通過接入文檔數據庫、工作流引擎及大語言模型，這些數字助手不僅能完成基礎客服應答，還可執行旅行路線規劃、數據分析報告生成等進階任務。
AI 分身是基于創作者在抖音的已有内容，通過大模型生成的 AI 智能體，它能夠復刻創作者的對話風格和知識庫，面向群聊、私信、評論 、直播、搜索等場景與用户進行 24 小時的随時互動。Coze 的加入，提供了更復雜、靈活的 AI 分身設定，使創作者的 AI 分身能夠運用到更多的場景。
但值得注意的是，抖音的 AI 分身雖然説是人人可用，但并非人人适用 。它的主要目的仍是圍繞運營效率，比如對于創作者來説方便粉絲維護，對于商家而言方便客户服務。從公告上看，似乎還有一些全新功能尚未完全展示。
這一動作恰逢抖音内容生态進入關鍵轉折期——據新榜《2024 内容創作者生态報告》顯示，截至去年 6 月，抖音活躍創作者規模同比增長 99%，主播賬号總量突破 1.8 億，職業主播群體已達 1508 萬人。更值得關注的是，抖音電商去年 GMV 突破 3.5 萬億，超越京東跻身電商三極。
結合起來看，這些信息背後透露出了一個很明顯的信号，經歷了高速發展階段之後，平台重心仍然要回落到精細化運營和高效轉化上。而抖音 AI 分身的獨特之處，就在于結合了内容生态和電商，能夠推動從流量到服務的轉變。
從這個角度來看，AI 分身或許是一個很好的切入口，不僅能夠幫助我們去梳理平台對内容生态、技術路徑和商業版圖的深層思考，其在 AI 應用領網域也是一個值得研究的案例。
01 什麼是抖音 AI 分身？
去年年初，抖音 AI 分身就在抖音 APP 内開始測試，這個功能源于應用裏推出的一個名為 "V" 的創意項目，主要目的是基于豆包大模型，以及創作者的人物設計、知識庫、聲音、形象等素材，培育出與自身性格特征和思維習慣相似的虛拟分身。十月份，抖音宣布面向廣大創作者開始内測 AI 分身功能。
據了解，創建一個 AI 分身的過程并不容易。從報名項目成為候選人、匹配專門的工作人員，要經過幾個月的考察期和訓練才能正式上線。訓練流程一般分為 5 個步驟：确定用户對話場景、語料收集、監督微調訓練、評測反饋和最終調優，用户需要提供大量信息，包括填寫對一些問題的個人看法等。
然而，随着扣子支持創建 AI 分身功能，這些大費周章的步驟或許将被簡化。只需要在平台上授權抖音号，再對分身進行自主配置，比如人設與回復邏輯、基礎大模型、工作流，文本知識庫，總結聊天對話形成記憶，以及設定開場白和用户問題的建議。
最終呈現的效果，以科技博主 @波仔同學為例，點擊帶有 "AI 聊天 " 标識的頭像框，就能和它的虛拟分身進行互動，對話方式包含語音和文字。每個創作者的 AI 分身都極具個人色彩，比如當詢問 @波仔同學的特色能力的時候，他會告訴你自己很懂消費電子，" 能把電子設備的性能扒個底掉。"
從用户視角體驗後發現，抖音 AI 分身既不是常規意義上的虛拟數字人，也并非專業領網域的客服機器人。
這些虛拟分身既能夠提供一定的情緒價值（雖然比起市面上的 AI 對話工具，其回答的專業程度和深度還較為有限），但已經足以代替博主完成一些重復性工作，比如 1v1 回復粉絲私信、在粉絲群經營私網域流量、在直播間回復常規問題等等。
本質上來講，伴随這個日活超 7 億的超級平台跨過野蠻生長階段，平台商業邏輯理應從 " 流量驅動 " 轉向 " 效率驅動 "。
來看兩組數據，平台年度 3.5 萬億 GMV 對應着每分鍾近百萬次的用户咨詢需求，而 1508 萬職業主播面臨的卻是人類注意力的天然瓶頸：即便是頭部主播，每天有效互動時長也很難超過 6 小時。AI 分身本質上是用機器算力填補 " 海量用户需求 " 與 " 有限服務供給 " 之間的鴻溝。
用一些創作者的話來説，搭建 "AI 分身 " 所帶來的最直接效益，是減少了人工運營成本。頭部 MCN 機構 " 無憂傳媒 " 透露，旗下達人每月需處理數十萬條私信，而 AI 分身可承接其中 70% 的模板化咨詢。
從官方披露的介紹來看，抖音 AI 分身的功能遠不止于群聊和對話。美妝達人的 AI 分身可以在對話的同時推薦種草視頻，也可以直接發送商品鏈接；醫療博主則可以用 AI 分身實現在線問診和挂号；直播間帶貨的時候 AI 分身能夠擔任商品導購；創作者還可以基于分身生成個性化的宣傳視頻。
02 AI 分身背後智能體商業化的新思路
此前我們談到，" 人們對智能體的終極期待，是構建一套 " 企業認知中樞 " ——它不僅是執行命令的工具，更是沉澱知識、優化流程的核心引擎。這一願景在過往受限于技術碎片化與成本壁壘，而如今，大模型的泛化能力、多模态融合與成本下降，終于讓商業社會看到了破壁的機會。"
但現實情況是，當前智能體的自然語言互動能力仍存缺陷，在動态環境和跨系統的協作方面還有各式各樣的可靠性不足，尤其在高成本低回報間的商業化層面步履艱難。
抖音 AI 分身作為一次智能體的商業化落地演示，其中有不少精巧的設計能帶給人新的思路。
通常情況下，AI 智能體多聚焦于客服替代、流程優化等單點功能的突破，而抖音的嘗試将 AI 分身嵌入内容消費全鏈條——當用户觀看美妝教程時，AI 分身可同步推薦适配膚質的商品組合；在旅行博主評論區，它能調用地理位置數據生成定制路線。
這種 " 内容即服務 " 的融合，在一定程度上，意味着 AI 智能體從效率工具更新為場景化服務入口 。據第三方監測，接入 AI 分身的家居類賬号，" 視頻觀看 - 商品咨詢 - 下單轉化 " 的路徑耗時明顯縮短。
在一些細分領網域，不同于通用型 AI 強調大而全的能力，抖音 AI 分身呈現出鮮明的垂直化特征：教育類分身可調用課程目錄解答報名問題，本地生活類分身能實時查詢餐廳排隊情況。這種深度綁定細分場景的策略，使單個智能體日均積累的精準互動數據，能夠反向優化推薦算法與供應鏈響應。
據 IDC 數據，2023 年全球企業部署的 AI 智能體中，近 80% 僅應用于基礎問答場景，真正進入決策層的不足 5%，由此説明智能體的冗餘性。更深層的矛盾在于，智能體訓練所需的場景數據與企業開放數據的意願形成悖論，比如醫療 AI 需要病例數據優化診斷能力，但醫院因合規風險拒絕共享，這種數據孤島效應嚴重制約了技術的進化。
從這個角度來看，抖音 AI 分身算是一個較為反常識的設計。就像前面提到的，實際上，在專業領網域，AI 分身的表現并不算突出，而是更多依賴 kol 的個人信息源，更不用説真正進入到 " 決策層 "。
這項功能的真正亮點在于，印證了生态協同的價值。
舉個例子，第三方開發者難免面臨 " 平台依賴症 "，在對話式 AI 開放平台，頭部智能體大部分的流量來自平台推薦，這種模式很容易導致其他智能體的曝光喪失。但抖音提供了一種相對更穩定的模式。這些帶有個人色彩的 AI 分身，與創作者本身緊密相連，标籤和定位基于創作者，流量與商業化能力也與創作者自身流量挂鈎。
從平台自身商業化的角度推測，相比傳統平台收取傭金 / 服務費的直接變現模式，抖音選擇了一條更隐蔽的路徑：AI 分身不僅讓智能體最大程度實現覆蓋，平台還跳過了用智能體直接盈利的邏輯，通過提供工具幫助創作者商業化，從而促進整體生态的繁榮，帶動平台自身更持續的收入增長。
可以想象的是，當創作者深度依賴 AI 分身并完成粉絲運營、數據分析、選品決策時，平台實際上在培育一種新型的生态綁定。AI 分身在服務過程中持續吸收行業知識，如美妝數據、家電參數庫，而數據反哺形成的垂直領網域知識圖譜，正在成為抖音區别于其他平台的隐性壁壘。
這種模式印證了數字化時代平台商業化的高階形态：不再局限于流量販售或傭金抽成，而是通過技術構建生态共同體的利益增長機制。抖音正在跨入 " 智能體賦能 " 的新階段——從優化既有生產要素的效率，發展到創造新的生產要素。
字節對 AI 場景應用的理解，在抖音 AI 分身的實踐中有了相對清晰的脈絡：相比炫技秀肌肉，将技術内嵌在真實商業場景的毛細血管是更務實的選擇。
這種由場景驅動的 AI 落地策略，本質上也延續了字節 " 用產品驗證技術 " 的一貫路徑：從早期今日頭條的推薦算法，到如今 AI 分身的智能服務，始終是将技術勢能轉化為具體場景的生產力提升。
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