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出品 | 搜狐科技
作者 | 张莹
编辑 | 杨锦
当聊天群里的新成员，不再是***，而是一个甚至一群AI时，会发生什么？
近日，国内曾经的互联网三巨头“BAT”不约而同地做起了“AI群聊”：腾讯内测“元宝派”，百度文心“多人、多Agent”群聊功能的新一轮内测开启，阿里旗下UC浏览器推出多智能体群聊。
其中，腾讯“元宝派”定位于AI社交功能；百度文心则强调以解决需求为主。UC浏览器还不具备融合***群聊的能力，而是把多个AI拉入群聊。
艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅指出，巨头纷纷布局AI群聊，其本质是在争夺AI时代的“超级入口”。
知名经济学家、工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林认为，“AI群聊最大的问题是参与者目标不明确：来社交？来工作？来解决问题？”
他补充到，AI功能单独使用大模型即可。而作为协作空间，普及难度又很大，因为AI和工作流融合需要做很多优化，且并非一个Agent能够搞定，需要各种类型的Agent协同，在技术实现上和算力需求上，都有较高门槛。
腾讯、百度、阿里都要做AI群聊
作为腾讯内部的“绝密项目”，“元宝派”的野心指向社交。
与单一交互的Chatbot不同，“元宝派”更倾向于构建一个能让AI融入人群的“社交空间”。在这里，AI可以总结聊天、发起活动，更能参与聊天、调节氛围。
到这里，元宝派的功能听起来还不算新鲜。“参与聊天、调节氛围”和把AI拉入群聊的区别不大。比如抖音旗下的聊天应用“多闪”，其中精灵AI“小火人”也能参与聊天，还能自主选择小火人的性格。
如果说特别之处，就是元宝派在聊天的基础上加入了一些特别玩法，比如通过“图片二创”生成梗图。未来规划的“一起看”“一起听”功能，则进一步瞄准了同步影音的社交场景。
几乎在腾讯行动的同时，百度文心APP也开启了“多人、多Agent”群聊功能的新一轮内测。实际上这一功能的首发时间是在1月16日，比“元宝派”的推出还早10天。
百度走的是一条与腾讯差异鲜明的路。
在文心的AI群聊中，当用户讨论健康问题时，群聊助手能主动将“文心健康管家”拉入群内提供建议。这种模式的核心，是希望由一个“大管家”（主Agent）根据任务动态调度各怀绝技的“老师傅”（垂直Agent）协同工作。
文心同样支持通过分享群号，将协作从应用内延伸至微信好友，但其出发点和终点，都指向了“生产力”。
相比之下，阿里巴巴通过UC浏览器内置的“AI群聊”功能，则显得更为低调和探索性。该功能尚未公开宣传，入口隐蔽。其特色在于，在群聊默认成员中就包含了UC浏览器原生智能AI助手“小优”、夸克AI、通义千问以及DeepSeek四大智能体。
和元宝及文心不同的是，目前UC的AI群聊尚不具备融合***群聊的能力，社交属性薄弱。这更像是一次将内部AI***进行整合与场景化呈现的尝试。
AI群聊会成为下一个方向吗
艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅指出，“巨头纷纷布局AI群聊，其本质是在争夺AI时代的‘超级入口’。”
他分析道，其核心逻辑在于，将AI从一个需要单次、主动调用的工具，转变为能常驻于用户社交与协作场景中的“数字队友”。通过绑定关系链、培育新的使用习惯，来构建下一代人机交互的流量护城河。
知名经济学家、工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林表示，AI群聊应用有需求，但这个需求还没有普及，如今BAT布局，是为了培育一个需求，但是否具备社交价值尚未知晓。因为通常情况下，用户和AI聊天并不想要被他人看到，AI之间聊天的指向性也不甚明确。总体上，还没有做到普及，距离重磅应用还有距离。
实际上，这股“AI群聊”的风潮在去年就开始了。
2025年11月，OpenAI正式宣布推出“群聊”功能，允许用户创建包含ChatGPT在内的多人对话空间。和元宝、文心的AI群聊类似，ChatGPT能够根据群内气氛选择介入时机，也支持搜索、图像生成等常见功能。
除此之外，在OpenAI的构想中，ChatGPT还可以成为组织旅行、协同编辑文档、家庭决策等各类任务的协作中心。
这揭示了一个比单纯社交更具想象空间的愿景：打造一个能沉淀社会关系与复杂协作的虚拟空间，工作与生活中的“任务流”都可以在这个群聊界面下完成。
不过这条赛道仍布满挑战。
盘和林对搜狐科技指出，AI群聊更加适合工作场景，而非***景，每个人的工作流可以放到群里面，然后由AI优化，但这种工作场景并不普遍，很多企业的员工尚未适应，所以，需要培养用户习惯。
“最大的问题是参与者目标不明确，”他表示，“用户是为了社交、工作还是解决问题而来？”
盘和林认为，要说AI功能，其实单独使用大模型即可；而作为协作空间，普及难度又很大，因为AI和工作流融合需要做很多优化，且并非一个Agent能够搞定，需要各种类型的Agent协同，在技术实现上和算力需求上，都有较高门槛。
布局AI群聊，这些巨头们首先面临社交关系迁移难的问题。
张毅还补充到，独立场景容易成为信息孤岛。“在技术层面，多人对话的上下文管理、多智能体协同等瓶颈有待突破。在治理与商业化层面，还涉及用户数据授权与隐私信任、商业模式与用户体验的平衡，以及AI决策的责任界定等***合规问题。”返回搜狐，查看更多
