今天小编分享的科技经验：抖音试水AI分身，背后透露了什么信号？，欢迎阅读。
当流量增长趋于平缓，运营效率就是新的增长曲线。
抖音正在为它的内容生态注入新的技术变量。
据最新消息，近日字节旗下的 AI 智能体开发平台子 ( Coze ) 与抖音打通，与早期豆包 App 的简单问答功能不同，Coze 允许创作者构建具备复杂逻辑的 AI 分身。通过接入文档数据库、工作流引擎及大语言模型，这些数字助手不仅能完成基础客服应答，还可执行旅行路线规划、数据分析报告生成等进阶任务。
AI 分身是基于创作者在抖音的已有内容，通过大模型生成的 AI 智能体，它能够复刻创作者的对话风格和知识库，面向群聊、私信、评论 、直播、搜索等场景与用户进行 24 小时的随时互动。Coze 的加入，提供了更复杂、灵活的 AI 分身设定，使创作者的 AI 分身能够运用到更多的场景。
但值得注意的是，抖音的 AI 分身虽然说是人人可用，但并非人人适用 。它的主要目的仍是围绕运营效率，比如对于创作者来说方便粉丝维护，对于商家而言方便客户服务。从公告上看，似乎还有一些全新功能尚未完全展示。
这一动作恰逢抖音内容生态进入关键转折期——据新榜《2024 内容创作者生态报告》显示，截至去年 6 月，抖音活跃创作者规模同比增长 99%，主播账号总量突破 1.8 亿，职业主播群体已达 1508 万人。更值得关注的是，抖音电商去年 GMV 突破 3.5 万亿，超越京东跻身电商三极。
结合起来看，这些信息背后透露出了一个很明显的信号，经历了高速发展阶段之后，平台重心仍然要回落到精细化运营和高效转化上。而抖音 AI 分身的独特之处，就在于结合了内容生态和电商，能够推动从流量到服务的转变。
从这个角度来看，AI 分身或许是一个很好的切入口，不仅能够帮助我们去梳理平台对内容生态、技术路径和商业版图的深层思考，其在 AI 应用领網域也是一个值得研究的案例。
01 什么是抖音 AI 分身？
去年年初，抖音 AI 分身就在抖音 APP 内开始测试，这个功能源于应用里推出的一个名为 "V" 的创意项目，主要目的是基于豆包大模型，以及创作者的人物设计、知识库、声音、形象等素材，培育出与自身性格特征和思维习惯相似的虚拟分身。十月份，抖音宣布面向广大创作者开始内测 AI 分身功能。
据了解，创建一个 AI 分身的过程并不容易。从报名项目成为候选人、匹配专门的工作人员，要经过几个月的考察期和训练才能正式上线。训练流程一般分为 5 个步骤：确定用户对话场景、语料收集、监督微调训练、评测反馈和最终调优，用户需要提供大量信息，包括填写对一些问题的个人看法等。
然而，随着扣子支持创建 AI 分身功能，这些大费周章的步骤或许将被简化。只需要在平台上授权抖音号，再对分身进行自主配置，比如人设与回复逻辑、基础大模型、工作流，文本知识库，总结聊天对话形成记忆，以及設定开场白和用户问题的建议。
最终呈现的效果，以科技博主 @波仔同学为例，点击带有 "AI 聊天 " 标识的头像框，就能和它的虚拟分身进行互动，对话方式包含语音和文字。每个创作者的 AI 分身都极具个人色彩，比如当询问 @波仔同学的特色能力的时候，他会告诉你自己很懂消费电子，" 能把电子设备的性能扒个底掉。"
从用户视角体验后发现，抖音 AI 分身既不是常规意义上的虚拟数字人，也并非专业领網域的客服机器人。
这些虚拟分身既能够提供一定的情绪价值（虽然比起市面上的 AI 对话工具，其回答的专业程度和深度还较为有限），但已经足以代替博主完成一些重复性工作，比如 1v1 回复粉丝私信、在粉丝群经营私網域流量、在直播间回复常规问题等等。
本质上来讲，伴随这个日活超 7 亿的超级平台跨过野蛮生长阶段，平台商业逻辑理应从 " 流量驱动 " 转向 " 效率驱动 "。
来看两组数据，平台年度 3.5 万亿 GMV 对应着每分钟近百万次的用户咨询需求，而 1508 万职业主播面临的却是人类注意力的天然瓶颈：即便是头部主播，每天有效互动时长也很难超过 6 小时。AI 分身本质上是用机器算力填补 " 海量用户需求 " 与 " 有限服务供给 " 之间的鸿沟。
用一些创作者的话来说，搭建 "AI 分身 " 所带来的最直接效益，是减少了人工运营成本。头部 MCN 机构 " 无忧传媒 " 透露，旗下达人每月需处理数十万条私信，而 AI 分身可承接其中 70% 的模板化咨询。
从官方披露的介绍来看，抖音 AI 分身的功能远不止于群聊和对话。美妆达人的 AI 分身可以在对话的同时推荐种草视频，也可以直接发送商品链接；医疗博主则可以用 AI 分身实现在线问诊和挂号；直播间带货的时候 AI 分身能够担任商品导购；创作者还可以基于分身生成个性化的宣传视频。
02 AI 分身背后智能体商业化的新思路
此前我们谈到，" 人们对智能体的终极期待，是构建一套 " 企业认知中枢 " ——它不仅是执行命令的工具，更是沉淀知识、优化流程的核心引擎。这一愿景在过往受限于技术碎片化与成本壁垒，而如今，大模型的泛化能力、多模态融合与成本下降，终于让商业社会看到了破壁的机会。"
但现实情况是，当前智能体的自然语言互動能力仍存缺陷，在动态环境和跨系统的协作方面还有各式各样的可靠性不足，尤其在高成本低回报间的商业化层面步履艰难。
抖音 AI 分身作为一次智能体的商业化落地演示，其中有不少精巧的设计能带给人新的思路。
通常情况下，AI 智能体多聚焦于客服替代、流程优化等单点功能的突破，而抖音的尝试将 AI 分身嵌入内容消费全链条——当用户观看美妆教程时，AI 分身可同步推荐适配肤质的商品组合；在旅行博主评论区，它能调用地理位置数据生成定制路线。
这种 " 内容即服务 " 的融合，在一定程度上，意味着 AI 智能体从效率工具更新为场景化服务入口 。据第三方监测，接入 AI 分身的家居类账号，" 视频观看 - 商品咨询 - 下单转化 " 的路径耗时明显缩短。
在一些细分领網域，不同于通用型 AI 强调大而全的能力，抖音 AI 分身呈现出鲜明的垂直化特征：教育类分身可调用课程目录解答报名问题，本地生活类分身能实时查询餐厅排队情况。这种深度绑定细分场景的策略，使单个智能体日均积累的精准互動数据，能够反向优化推荐算法与供应链响应。
据 IDC 数据，2023 年全球企业部署的 AI 智能体中，近 80% 仅应用于基础问答场景，真正进入决策层的不足 5%，由此说明智能体的冗余性。更深层的矛盾在于，智能体训练所需的场景数据与企业开放数据的意愿形成悖论，比如医疗 AI 需要病例数据优化诊断能力，但医院因合规风险拒绝共享，这种数据孤岛效应严重制约了技术的进化。
从这个角度来看，抖音 AI 分身算是一个较为反常识的设计。就像前面提到的，实际上，在专业领網域，AI 分身的表现并不算突出，而是更多依赖 kol 的个人信息源，更不用说真正进入到 " 决策层 "。
这项功能的真正亮点在于，印证了生态协同的价值。
举个例子，第三方开发者难免面临 " 平台依赖症 "，在对话式 AI 开放平台，头部智能体大部分的流量来自平台推荐，这种模式很容易导致其他智能体的曝光丧失。但抖音提供了一种相对更稳定的模式。这些带有个人色彩的 AI 分身，与创作者本身紧密相连，标签和定位基于创作者，流量与商业化能力也与创作者自身流量挂钩。
从平台自身商业化的角度推测，相比传统平台收取佣金 / 服务费的直接变现模式，抖音选择了一条更隐蔽的路径：AI 分身不仅让智能体最大程度实现覆盖，平台还跳过了用智能体直接盈利的逻辑，通过提供工具帮助创作者商业化，从而促进整体生态的繁荣，带动平台自身更持续的收入增长。
可以想象的是，当创作者深度依赖 AI 分身并完成粉丝运营、数据分析、选品决策时，平台实际上在培育一种新型的生态绑定。AI 分身在服务过程中持续吸收行业知识，如美妆数据、家电参数库，而数据反哺形成的垂直领網域知识图谱，正在成为抖音区别于其他平台的隐性壁垒。
这种模式印证了数字化时代平台商业化的高阶形态：不再局限于流量贩售或佣金抽成，而是通过技术构建生态共同体的利益增长机制。抖音正在跨入 " 智能体赋能 " 的新阶段——从优化既有生产要素的效率，发展到创造新的生产要素。
字节对 AI 场景应用的理解，在抖音 AI 分身的实践中有了相对清晰的脉络：相比炫技秀肌肉，将技术内嵌在真实商业场景的毛细血管是更务实的选择。
这种由场景驱动的 AI 落地策略，本质上也延续了字节 " 用产品验证技术 " 的一贯路径：从早期今日头条的推荐算法，到如今 AI 分身的智能服务，始终是将技术势能转化为具体场景的生产力提升。
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