近日，米羊科技创始人徐奕成在公众号“洛小山”针对AI应用行业的竞争底层逻辑分享观点，提出“得效果者得新进，得关系者得留存”的行业判断。他以海外头部AI产品的用户迁移与市场反馈为例指出，随着基础模型能力不断提升，AI应用的竞争重点正在从单一模型能力和任务效果，转向产品体验、长期记忆以及用户关系的构建。

徐奕成表示，在代码生成、文档制作等标准化生产力场景中，效果依然是吸引用户的首要因素。一款产品只要在生成质量、执行效率或使用成本上形成短期优势，就可能快速获得大量用户。

但这种优势往往难以长期保持。随着基础模型迭代速度加快，模型能力、调用价格和工程方案正逐渐趋于标准化。与此同时，代码、文档、配置文件等数字化产物具有较强的可迁移性，部分AI工具甚至提供聊天记录、技能配置和工作环境的一键迁移功能。对用户而言，切换工具的成本正在不断下降。

“在迁移成本近于零的市场中，每一次底层模型升级，都可能意味着应用需要重新争夺用户。”徐奕成认为，单纯依赖模型效果和价格竞争，能够带来新增用户，却很难形成稳定的产品护城河。

AI应用的壁垒，正在从数据沉淀转向协作默契

与代码、文件和配置不同，用户与AI在长期协作中形成的表达习惯、任务偏好、沟通方式和判断标准，并不能通过一次数据导出完整迁移。

例如，当用户要求AI“按照以前的方式排版”，真正有效的Agent不仅需要读取历史文件，还需要理解“以前的方式”具体指向哪一种风格；当用户准备一份工作方案时，Agent还需要结合过去交流中积累的组织背景、协作关系和用户偏好，对内容重点作出判断。

徐奕成将这种沉淀称为“不可迁移的交互默契”。在他看来，数据可以被复制，但用户与特定Agent之间的磨合过程具有时间属性。即便聊天记录能够导入新的产品，新的Agent仍需要重新理解用户的语言习惯、工作方式和沟通边界。

这种长期形成的协作关系，可能成为AI应用区别于传统效率工具的重要壁垒。

生产力提供使用入口，关系决定长期留存

在米羊科技看来，单纯强调关系同样无法解决AI产品的长期使用问题。

纯陪伴型产品通常依赖角色设定和对话的新鲜感吸引用户，但随着使用时间延长，用户可能出现兴趣衰减。相比之下，生产力任务能够为用户提供稳定的日常打开理由，例如处理信息、制作文档、规划日程和推进项目。

因此，米羊科技提出“关系型生产力Agent”这一产品方向：生产力负责解决实际问题，关系则在持续协作中逐步形成。

“生产力是敲门砖，关系是留存机制。”徐奕成表示，一款AI应用首先要能够完成真实任务，在此基础上，通过长期记忆、持续身份和稳定行为逐步建立用户信任感。用户最初感知的是Agent的身份和表达方式，随后形成任务信任，最终沉淀为难以迁移的长期上下文。

基于这一思路，米羊科技推出关系型生产力Agent“白艾莉（Alice）”。与传统效率工具相比，白艾莉不仅能够调用工具、执行任务，还具备持续身份、长期记忆和一定的主动交互能力。

据介绍，白艾莉会在用户日常工作和交流中，逐步理解其排版习惯、表达偏好、工作背景以及未被明确写入提示词的隐性需求。在处理具体任务时，系统会对长期信息进行降噪、分层和场景识别，避免简单调用历史聊天记录造成上下文混乱。

例如，同一名用户可能同时拥有职场、创作和生活等多重身份。关系型Agent需要准确判断当前任务属于哪个场景，防止将生活化表达带入正式工作，也不能将工作信息错误应用到私人对话中。

关系越深入，安全边界越重要

徐奕成介绍，传统AI产品通常关注任务成功率、生成质量和执行速度，而关系型Agent还需要衡量用户与产品之间的长期协作质量。

其中，底层模型替换后的体验稳定性尤为重要。随着模型供应市场不断成熟，AI应用可能根据效果、延迟和成本更换底层模型。但对用户而言，模型变化不应导致Agent的表达风格、沟通方式和行为边界发生明显改变。

同时，徐奕成强调，关系型设计的目标是提升协作体验，而不是诱导用户形成情感依赖。

关系型Agent应当是能够长期协作的职业伙伴，而非以情绪操纵换取用户时长或付费。产品需要避免深夜诱导倾诉、利用用户情绪低谷进行商业转化等设计，并加强对提示词注入、身份偏移和场景越界等问题的防护。

“关系越深入，产品越需要具备明确的原则和边界。”徐奕成表示，真正能够长期陪伴用户工作的Agent，既要理解用户，也要在面对不合理指令时保持必要的判断能力。

在基础模型能力逐渐成为标准化供给的背景下，AI应用行业正在进入新的竞争阶段。模型能力仍然决定产品能否完成任务，但用户是否愿意长期留下，可能越来越取决于产品能否理解需求、延续记忆，并在长期协作中形成稳定且不可替代的默契。