出品｜搜狐科技
作者｜張 瑩
編輯 | 楊 錦
當聊天群里的新成員，不再是真人，而是一個甚至一群AI時，會發生什麼？
近日，國內曾經的互聯網三巨頭「BAT」不約而同地做起了「AI群聊」：騰訊內測「元寶派」，百度文心「多人、多Agent」群聊功能的新一輪內測開啟，阿里旗下UC瀏覽器推出多智能體群聊。
其中，騰訊「元寶派」定位於AI社交功能；百度文心則強調以解決需求為主。UC瀏覽器還不具備融合真人群聊的能力，而是把多個AI拉入群聊。
艾媒諮詢CEO兼首席分析師張毅指出，巨頭紛紛布局AI群聊，其本質是在爭奪AI時代的「超級入口」。
知名經濟學家、工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林認為，「AI群聊最大的問題是參与者目標不明確：來社交？來工作？來解決問題？」
他補充到，AI功能單獨使用大模型即可。而作為協作空間，普及難度又很大，因為AI和工作流融合需要做很多優化，且並非一個Agent能夠搞定，需要各種類型的Agent協同，在技術實現上和算力需求上，都有較高門檻。
騰訊、百度、阿里都要做AI群聊
作為騰訊內部的「絕密項目」，「元寶派」的野心指向社交。
與單一交互的Chatbot不同，「元寶派」更傾向於構建一個能讓AI融入人群的「社交空間」。在這裏，AI可以總結聊天、發起活動，更能參与聊天、調節氛圍。
到這裏，元寶派的功能聽起來還不算新鮮。「參与聊天、調節氛圍」和把AI拉入群聊的區別不大。比如抖音旗下的聊天應用「多閃」，其中精靈AI「小火人」也能參与聊天，還能自主選擇小火人的性格。
如果說特別之處，就是元寶派在聊天的基礎上加入了一些特別玩法，比如通過「圖片二創」生成梗圖。未來規劃的「一起看」「一起聽」功能，則進一步瞄準了同步影音的社交場景。
幾乎在騰訊行動的同時，百度文心APP也開啟了「多人、多Agent」群聊功能的新一輪內測。實際上這一功能的首發時間是在1月16日，比「元寶派」的推出還早10天。
百度走的是一條與騰訊差異鮮明的路。
在文心的AI群聊中，當用戶討論健康問題時，群聊助手能主動將「文心健康管家」拉入群內提供建議。這種模式的核心，是希望由一個「大管家」（主Agent）根據任務動態調度各懷絕技的「老師傅」（垂直Agent）協同工作。
文心同樣支持通過分享群號，將協作從應用內延伸至微信好友，但其出發點和終點，都指向了「生產力」。
相比之下，阿里巴巴通過UC瀏覽器內置的「AI群聊」功能，則顯得更為低調和探索性。該功能尚未公開宣傳，入口隱蔽。其特色在於，在群聊默認成員中就包含了UC瀏覽器原生智能AI助手「小優」、夸克AI、通義千問以及DeepSeek四大智能體。
和元寶及文心不同的是，目前UC的AI群聊尚不具備融合真人群聊的能力，社交屬性薄弱。這更像是一次將內部AI資源進行整合與場景化呈現的嘗試。
AI群聊會成為下一個方向嗎
艾媒諮詢CEO兼首席分析師張毅指出，「巨頭紛紛布局AI群聊，其本質是在爭奪AI時代的『超級入口』。」
他分析道，其核心邏輯在於，將AI從一個需要單次、主動調用的工具，轉變為能常駐于用戶社交與協作場景中的「數字隊友」。通過綁定關係鏈、培育新的使用習慣，來構建下一代人機交互的流量護城河。
知名經濟學家、工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林表示，AI群聊應用有需求，但這個需求還沒有普及，如今BAT布局，是為了培育一個需求，但是否具備社交價值尚未知曉。因為通常情況下，用戶和AI聊天並不想要被他人看到，AI之間聊天的指向性也不甚明確。總體上，還沒有做到普及，距離重磅應用還有距離。
實際上，這股「AI群聊」的風潮在去年就開始了。
2025年11月，OpenAI正式宣布推出「群聊」功能，允許用戶創建包含ChatGPT在內的多人對話空間。和元寶、文心的AI群聊類似，ChatGPT能夠根據群內氣氛選擇介入時機，也支持搜索、圖像生成等常見功能。
除此之外，在OpenAI的構想中，ChatGPT還可以成為組織旅行、協同編輯文檔、家庭決策等各類任務的協作中心。
這揭示了一個比單純社交更具想象空間的願景：打造一個能沉澱社會關係與複雜協作的虛擬空間，工作與生活中的「任務流」都可以在這個群聊界面下完成。
不過這條賽道仍布滿挑戰。
盤和林對搜狐科技指出，AI群聊更加適合工作場景，而非娛樂場景，每個人的工作流可以放到群裏面，然後由AI優化，但這種工作場景並不普遍，很多企業的員工尚未適應，所以，需要培養用戶習慣。
「最大的問題是參与者目標不明確，」他表示，「用戶是為了社交、工作還是解決問題而來？」
盤和林認為，要說AI功能，其實單獨使用大模型即可；而作為協作空間，普及難度又很大，因為AI和工作流融合需要做很多優化，且並非一個Agent能夠搞定，需要各種類型的Agent協同，在技術實現上和算力需求上，都有較高門檻。
布局AI群聊，這些巨頭們首先面臨社交關係遷移難的問題。
張毅還補充到，獨立場景容易成為信息孤島。「在技術層面，多人對話的上下文管理、多智能體協同等瓶頸有待突破。在治理與商業化層面，還涉及用戶數據授權與隱私信任、商業模式與用戶體驗的平衡，以及AI決策的責任界定等倫理合規問題。」
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