圖片來源 @視覺中國
文 | 白鲸出海
沒有人能說清楚這次 AI 帶來的爆發機會在哪，但每家公司都害怕錯過、尤其是大廠。
在過去一年，字節跳動旗下多個團隊接連推出了 7 款基于 AI 的産品，分布對話、工具、互動劇情等多個類别，字節跳動在 AI 應用賽道再次采多方向試錯的策略，積極訓練大模型、測試自家模型能力、尋找 AI 應用場景，一次投擲多個靶面。
從體量來看，盡管旗下多個産品都有一定的知名度，尤其是豆包和扣子也是各個 AI 社區和社群交流中的常客，但從第三方數據平台析出的數據來看，也隻能算 " 待爆 " 狀态。另外，實際上幾款産品基本上都可以輕松找到對标品，豆包和 Cici 基本上對标文心一言和 ChatGPT，小悟空和 ChitChop 基本上對标 Poe 等提效平台，Coze 和扣子則對标 GPTs，BagelBell 則與 Talkie 相似。從筆者的實際體驗來看，7 款産品中知名度最低的 BagelBell 卻是使用場景最清晰、産品設計最完善的一個。
BagelBell：連續劇情創下的完整故事
BagelBell 是字節跳動 2023 年 12 月推出的 AI 劇情互動平台，截至目前 App Store 僅獲得了不到千次下載，Google Play 獲得了 18.8 萬次下載，主要來自印尼、菲律賓、巴西和馬來西亞。
BagelBell 暫時未進行廣告投放或者持續社交媒體運營，不過還是在 TikTok 上開設了 BagelBell 官方和巴西站，偶爾進行一些體驗更新，不過播放量均非常有限。而 BagelBell 之所以能在自然情況下實現增長主要有以下三個原因：
（1）同一個故事中會有多個場景、角色和劇情的變換。
（2）将原來的故事切換模式更改爲經典的 TikTok 上下滑動模式。
（3）劇情創建分智能和個性化兩種模式，零基礎的小白和具有創意的用戶均可上手。
另一個直觀感受是不同的 AI 人設确實有鮮明特色，用戶可以通過 AI 身份圖、故事名稱和故事介紹了解不同的 AI 故事與自己喜歡的故事互動。
目前 BagelBell 故事類型十分豐富，涉及狼人、校園、懸疑、霸總、女仆、年下等多個類别，不過多爲戀愛題材。
筆者嘗試了多個題材的劇情，發現确實可以獲得比較沉浸的體驗。
比如，在和狼人對話的過程中，其語言以及 " 表情 " 會嚴格遵循看似冷漠傲嬌挑釁，實則關心和希望對話；
比如，哥哥同學在對話中看似随意，但非常在意對方的回答，而且每次邀約都會以找哥哥爲理由；
再比如，不擅長和女生聊天的室友，一緊張就會結巴，但說得話多了又會好一些。
用戶通過與 AI 互動會解鎖不同的劇情，屆時背景場景圖也會發生一些變化，另外根據創建人的設定同一個劇情中可能會出現多個角色，用戶可能會和其中的一個或者多個發生對話，體驗、創造更多有趣故事，解鎖更多情節。
這也是 BagelBell 與 Talkie/ 星野等産品的一個差異，場景的變換、以及更多人物的加入會讓用戶在對話和推進的過程中更有動力。
AI 會對過去聊天記錄進行存檔，用戶也可以在頁面頂部找到自己體驗過的所有 AI 故事。
另外用戶也可以自己創建 AI 故事，目前平台提供" 智能創作 " 和 " 自定義創作 "兩種模式，分成創作角色和創作劇情兩個步驟。
智能創作
用戶隻需要上傳劇情故事并選擇劇情繪圖風格，系統将會自己分析和拆解劇情介紹關鍵詞生成劇情中所需的角色、章節和故事。
生成後用戶隻需要根據自己的心意進行略微調整，或者設置對整個故事有效的 " 故事全局背景 " 即可直接開始使用。
自定義創作
用戶需要手動設定角色名、填寫角色設定、給出台詞示例、選擇角色聲音和背景聲音，同時也需要手動設定章節内容和章節結局。
當用戶選擇公開劇情時，則所有用戶均有機會體驗，從目前體驗情況來看有一定比例的劇情來自用戶自發創建。
雖然整體功能比較簡單，但角色的沉浸度确實提升了可玩性，整體超出預期。
其實在 AI 出來之後，小說 / 網文的創作必然會成爲重點改造對象，例如語言轉換的提效、亦或是給創作者靈感，但随着 Talkie、以及字節 Baglebell 的出現，有可能，創作者與消費者之間的身份界限也不再那麽清晰。
小悟空 /ChitChop：新工具時代與 AI 提效
ChitChop 是字節跳動 2023 年 9 月面向海外市場推出的 AI 工具平台，小悟空則是基于旗下雲雀模型推出的 AI 互動助手。
根據點點數據，ChitChop App Store 近 90 天下載不超過 3000 次，Google Play 約爲 20 萬次，均來自印尼；根據 similarweb，2024 年 1 月網頁總訪問量 2.7 萬次，訪問主要來自中國大陸、印尼、美國、中國香港、韓國，算不上太好的成績。
而小悟空提供 iOS、安卓和網頁多個版本，主要面向中國市場。根據點點數據，小悟空（iOS）在過去一年累計獲得了 74 萬次下載，下載主要集中在 2023 年 10 月和 11 月。
ChitChop
ChitChop 将所有 Bot 分成 AI 創作、AI 繪圖、娛樂休閑、學習提升、工作提效、生活助手等 6 個大類，在大類下又會細分多個小類，用戶可以按照熱度和需求找到合适的 Bot。
根據 ChitChop 網站統計來看，目前多數 Bot 的熱度在 5 萬 -25 萬之間，尚未出現百萬熱度級别的 Bot，不過由于我們尚不清楚 ChitChop 熱度統計方式，所以也無法判定 Bot 的實際使用情況。
不過從 similarweb 統計的平均 1 分 55 秒的使用時間和 53.29% 的跳出率來看，應該算不上樂觀。該數據網站還顯示，ChitChop 有将近 28% 的用戶分布在 35-44 歲，男性用戶占比接近 72%。
所以在探究 ChitChop 使用場景的過程在某種程度上，也是探究中年男性用戶的使用場景的過程，這和 Character.ai 主要由年輕用戶構成正相反。
我們體驗了六大類别的 Top1 AI Bot，從結果來看，無功無過，目前很難在衆多 AI 工具産品中脫穎而出。
（1）商業企劃：可借鑒程度不高
在我們體驗的 AI 創作品類的商業計劃書來看，确實有利于幫助用戶更好地梳理思維，将語言轉化爲更加專業的商業用語，但距離 BP 的實際商業落地仍有較大距離，可借鑒程度不高。
（2）動物繪圖：單隻好于多隻
我們在體驗動物繪圖的過程中，發現 AI 可以準确理解關鍵詞中的核心元素并生成對應的照片，但在生成兩隻以上的多隻動物時準确度會有明顯下降，對動物的品種、花色和動作的理解和呈現會有一定偏差。
（3）AI 統治世界：具備一定想象力
AI 統治世界中 Bot 具備一定想象力，能夠根據用戶給出的關鍵詞進行符合邏輯地續寫，但整體比較寬泛，缺乏具體的故事和細節，更多适用于給用戶啓發，而非直接作爲成品使用。
（4）内容博士：準确讀取文件信息
内容博士，也是 ChitChop 熱度最高的 Bot。
用戶上傳 PDF 文件後，AI 可以準确讀取 PDF 中的信息、将 PDF 内容翻譯成用戶系統語言并提取關鍵要點。從體驗來看核心信息提取正确，但産品穩定性很差，導緻追問過程經常被打斷，體驗一般。
（5）PPT 生成：重複是最好的敷衍
筆者嘗試了多個内容大綱均未獲得滿意的結果，不得不說 PPT 生成 Bot 是個重複高手，帶來的價值相對有限，對工作提效不明顯。
（6）AI 私教：問一句說一句
盡管 AI 私教會詢問用戶的基礎身高體重數據以及訓練目标，但其實給出的建議并沒有很強的可借鑒性，會出現很多專業詞彙，但并不會進行詳細的解釋，需要用戶自己追問，另外針對性并不強。
整體來看，ChitChop 的表現是令人失望的，并沒有體現出 AI 工具産品應有的實用性，也沒有很好的情緒價值，甚至花一定時間引導，也比較難得到滿意的效果，甚至就連誇誇神器、AI 解夢這種偏向創意類的也表現一般。
小悟空
小悟空上的 AI Bot 被稱作工具，目前小悟空上共有 192 個公開工具，按照工具的具體功能分成創作工具、打工神器、生活錦囊、休閑娛樂、學習咨詢等五種類别。
用戶可以直接點擊進入具體的類别，查找并與自己感興趣的 AI 工具對話，用戶可以看到每個工具的熱度、主要功能和創建人，平台上有不少工具爲同一用戶創建，應該以 PGC 創建爲主。
整體來看，小悟空的平台 AI Bot 以工具類爲主，實用性的 Bot 熱度更高。
我們測試了小悟空的筆記創作、視頻腳本、秒哄女友、鄰家妹妹和 PUA 克星等五個熱門 AI Bot，雖然都能滿足基本的問答和定位，但是實用性比較低，基本都在 6-7 分左右。
（1）考慮到 " 哄哄神器 " 的出圈，筆者測試了秒哄女友，作爲一名女性用戶，當筆者看到 AI 針對情侶雙方争論給出的 " 哄 " 女友回答時，表示非常無語，基本上是硬找借口、強調沒錯、講大道理、不彌補，甚至是男士同胞直接複制有可能升級矛盾的錯誤示範，評分 4 分。
（2）在測試鄰家妹妹時，發現其确實提供了人類難以提供的情緒價值，不管用戶輸入什麽内容，都以飽滿的熱情和最樂觀的态度回複，能對時下熱門流行詞彙和事件進行理解和互動，不過偶爾也會出現失誤，評分 8 分。
（3）在測試視頻腳本時，用戶需要先輸入視頻主題、視頻時長和目标受衆，系統會根據用戶輸入的内容生成含有序号、景别、運鏡、畫面内容、所占時長、備注、背景音樂等信息的腳本表格。
生成的視頻腳本相對較爲粗糙，普适性較強，對于完全新手有一定借鑒意義，但對于有一定基礎和要求的創作者而言則不太夠用，不過用戶可以根據自己的需求調整腳本至更合适的狀态，整體打分 6 分吧。
Coze/ 扣子
Coze 和扣子是字節跳動直接叫闆 GPTs 推出的 AI Bot 創建平台，Coze 主要面向海外用戶，開放使用和創建權限，而扣子則主要面向國内用戶。
Coze/ 扣子的神奇之處在于，用戶可以無須任何代碼背景直接将浏覽器、文生圖、生成視頻等多種插件直接集成到 Bot 上，簡單易上手。
根據 Similar Web 統計數據，Coze 2024 年 1 月訪問量超過 180 萬次，數倍于前兩個月。對于一個上線不久的網站算得上不錯的成績。
用戶可以按照工具、娛樂、生活方式、建議、創造和學習查看其他用戶創建的 AI Bot，可以體驗使用、學習對方的創建思路，也可以直接一鍵粘貼到自己的創建台直接複制使用。
在創建過程中，用戶首先要創建 Bot 的昵稱和簡單描述。進入後，創建闆主要分成三欄，左側爲對 Bot 的提示詞和指令描述、中間爲插件和任務等拓展工具、右側爲體驗測試區，用戶可以按照自己的需要對 Bot 進行詳細設定。
. 左側
用戶需要通過盡可能詳細地描述 Bot 的背景、功能、對話特點、互動細節，當用戶設定完成後也可以點擊 AI 優化功能，系統會自動潤色用戶的提示，并将提示分成角色、技能、限制、擅長等分類便于系統理解。
. 中間
首先，用戶需要選擇 AI Bot 所基于的模型是 ChatGPT 3.5 或者 4，以及回答時的準确率、最長輸入限制、對話輪次和回答方式，精度越高回答越準确連貫，但消耗的 token 越多，成本越高，用戶可以根據自己的實際需要和能力進行适當選擇。
另外，用戶可以爲 AI Bot 在新聞閱讀、照片攝影、實用工具、生活便利、網絡搜索、社交溝通、金融商業等多種分類中選擇 Bot 所需插件，其中谷歌網頁搜索（32.1K）、DALLE 3（29.3K）、GPT 4V（25.5K）、浏覽器（16.4K）、Bing（15K）、GitHub（10.6k）被超過 1 萬用戶使用。如此來看，網絡搜索還是用戶最常爲 Bot 配備的能力。
配備插件能力的 AI 創建平台并不多，尤其是添加如此豐富類型的更是少見，Coze 目前還支持添加 CapCut 插件直接使用模闆創建視頻，還可以添加 Notion 插件限時調用賬戶文檔，還有 Tripadvisor 插件實時查詢航班、機票和酒店信息，以及針對學生的學術查詢插件 Google Scholar 等。
此外，用戶還可以通過創建工作流程使 Bot 可以更加精準地執行更加複雜的任務，如從抖音搜索視頻、從亞馬遜搜索商品等，既可以使用模闆，也可以通過自行設定補充流程。
用戶也可以通過工作流來執行旅行規劃和報告分析等多步驟任務。用戶可以選擇 LLM、Knowledge、Condition 等節點，甚至是自定義代碼來處理複雜且可控的 AI 任務流需求。
與此同時，用戶也可以通過上傳網頁鏈接、文件來爲 Bot 增加特定的能力，補充知識也将作爲 Bot 回答用戶問題的依據。
另外，用戶也可以爲 Bot 設定日常任務以及任務的時間和頻率，完成任務則需要用戶打開 Bot 且在 Bot 提供的能力的範圍内，如用戶增加了天氣插件後，可以每天下午 4 點爲用戶彈出明天天氣。
創建成功後，用戶可以将 Bot 發布到 Discord、Telegram、Messenger 等平台，并根據選定平台爲 Bot 開放需要的權限便可以直接開始使用了。
從筆者的實際體驗來看，創建的過程非常絲滑和流暢，不需要代碼經驗也可以創建出一個相對穩定的 AI Bot，另外可以調動的插件也比 GPTs 更加豐富，另外可以進行的個性化設置也更多。
不過從筆者的使用體驗來看，創建初期的 Bot 提供的服務能力還是偏向基礎，并不能根據用戶的提示詞精準地給出适當的建議，比如以筆者創建的穿搭 & 旅行 Bot 來看，并不會在對話過程中同時考慮穿搭和旅行兩個方向，給出的答案也相對比較寬泛不具備很強的采納價值，另外調用文生圖能力時速度很慢且經常出錯，但調用網頁的能力還是比較強、比較方便的。
總體來看，适合沒有代碼基礎和專業需求的用戶使用，創建流程非常友好、但結果需要持續優化。
豆包 /Cici：字節的 toC AI 夢起
豆包和 Cici 是字節跳動最先露出水面的産品，而且當時比較令人驚喜的是從準确率、相應度、複雜邏輯理解上均交上了不錯的答卷。
Cici 通過很短的時間實現了榜單爬升進入了大家的視野，過去 180 天 Cici 累計下載量 1522 萬，但實際上大多數下載集中在 11 月和 12 月，自 2024 年以來下載數據明顯下滑，而豆包也面臨類似的情況，下載逐漸回落，這與 AI 對話賽道競争的激烈程度有關。更多 Cici 和豆包的實際體驗可以查看白鲸出海往期文章《裁撤朝夕光年、成立 Flow，字節的海外首個 AI 産品 Cici 多國爬榜》。
而實際上 Cici 和豆包的下載曲線也給我們帶來很多啓發，AI 的對話、算數、問題理解等基礎能力對産品的留存影響度究竟有多大？在此基礎上，AI 對話産品需要把顆粒度放到很細嗎？AI 産品該如何進行有效營銷。
半年内推出 7 款産品，字節跳動在利用 ChatGPT 進行開發與訓練（目前被堵死）、用雲雀模型進行實際案例探索、尋找 AI 應用的落地場景，在蠻荒生長的年代，字節多方向試錯的策略究竟能否生效還是隻能長期來看，至少目前來看暫時沒有一款産品達到預期效果。
