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【央视新闻客户端】

　　文 | AIX财经 王璐

　　编辑 | 魏佳

　　春节临近
，AI的存在感被推到了一个新高度
。从红包大战 、补贴拉新，到请用户喝奶茶 ，科技巨头们先后砸出超50亿现金。红包之外
，另一个正在被密集尝试的新方向，是AI群聊 。

　　当AI聊天机器人成为当下发展最成熟
、用户规模最大的应用形态 ，巨头们也不再满足于守着一个对话框做生意
，而是把AI推进更高频的多人对话
。

　　所谓AI群聊，是将大模型能力与传统群聊场景相结合 ，在ChatGPT、文心一言 、腾讯元宝等应用中“建群”。在这个空间里
，AI不再是一个需要你明确下达指令的“工具 ”，它会根据聊天内容主动判断何时该介入 ，既能像朋友一样接梗互动
、活跃气氛
，也能在大家讨论工作或规划行程时，帮忙梳理要点、查询信息甚至协调分工 。

　　这一尝试最早来自于OpenAI ，随后，国内大厂迅速跟进
，百度在文心APP中率先上线群聊助手，腾讯则在腾讯元宝中推出了“元宝派
” ，阿里虽未直接落地于聊天机器人千问
，但也通过UC浏览器内置了相关AI群聊能力
。

　　不过，从实际体验来看 ，AI群聊距离“好用”仍有较大差距。无论是使用门槛 、协作稳定性
，还是对复杂任务的交付能力，目前都难以支撑起用户的长期使用习惯 。随着新鲜感消退 ，AI群聊也已经开始出现降温迹象
。

　　即便如此
，科技巨头们依然选择抢跑。因为在它们看来，AI群聊并不只是一个功能形态 ，更可能是AI时代下一个高频入口 。

　　01 巨头争抢AI群聊：腾讯重社交
，百度
、阿里重工具

　　放眼国内外，目前加入“AI群聊 ”竞争的公司主要集中在国外的ChatGPT ，以及国内的BAT
。

　　其中，ChatGPT属于先行者。2025年11月底
，它正式推出群组协作功能，首次支持多用户与多个AI智能体在同一对话场景中交流 ，突破了传统“一问一答
”的单线互动模式 。AI的角色也从原本“群聊中的工具”
，变成“群聊的组织者与协调者 ”。

　　国内的大厂步伐较为一致，百度文心与腾讯元宝都在2026年1月底上线了AI群聊功能 ，但产品方向明显不同
。

　　腾讯的“元宝派
”更侧重社交导向
，强调AI在群体互动中的氛围营造与参与感。ChatGPT、百度文心与阿里UC浏览器更侧重于工具导向，但三家也有所差别 。ChatGPT偏向自然语言交流 ，百度文心强调任务导向与职场协作
，追求在办公场景中高效响应
。阿里的做法则最为独特，其AI群聊功能并未集成在主打聊天 、搜索的“千问”应用中 ，而是在UC浏览器中构建了一个“多智能体议会 ”
，让小优（UC原生智能AI助手）
、夸克、通义千问 、DeepSeek等智能体并行待命。

　　九章智渊CEO、资深AI算法工程师学麟指出，这两种产品路线可以理解为“情商
”与“智商”谁占主导的区别 。腾讯元宝派主打情感价值 ，AI扮演气氛组与参与者，重在降低沟通门槛
、促进互动
，容错率较高；工具派（ChatGPT、百度 、阿里）则主打效率价值，AI承担秘书与协调者角色 ，专注于文档协作
、任务管理与信息提纯
，更追求精准度
。

　　整体而言，国内厂商对AI群聊持相对保守的态度 ，相关功能均处于内测阶段
，但AI群聊的核心功能已基本明确，可以分为基础和高阶两个层面。

　　基础功能在于让AI准确追踪和理解群聊的完整上下文 ，帮助用户解决信息过载这一痛点 。

　　比如你忙了一上午
，错过了上百条群消息，这时不需要一直往上翻聊天记录 ，仅需@AI说一句“总结下最近的聊天记录 ”
，AI便会自动梳理核心信息
。

　　高阶功能则是“多群协作”，即将AI拆解为不同角色 ，构建一个分工明确的智能系统，从而提升团队协作效率、完成较为复杂的任务。

　　这类似于一家公司的运作机制：在不同群聊或任务中
，AI助手可以化身为市场 、技术
、运营等部门的“专家
”，同时还有一个扮演“CEO”角色的AI负责整体协调与方向把控 。

　　具体到应用场景中 ，各家展现出不同的优劣势
。

　　以家庭群聊策划春节出游为例
，这一场景更契合“元宝派 ”的社交路线。其优势首先体现在便捷的社交连接上，可直接向微信、QQ好友发送邀请链接 ，而目前其他AI群聊尚且不支持这一功能
，需要复制群口令进入 。

　　当家人全部入群后，用户只需提出“想出去玩
”这样的模糊需求并@元宝 ，它便能推荐拍照好看 、美食地道的目的地。随着讨论的展开
，元宝不仅能整合多方意见生成完整行程，还会附上“餐厅招牌菜记得打卡”这类趣味提示
。

　　在整个过程中 ，元宝像一个活跃的群友
，通过接梗互动
、将上传的风景照制作成搞笑“梗图 ”或表情包，持续维持群内的“氛围感
”与“参与感”。

　　在工作协作场景中 ，尽管目前所有AI群聊都具备信息总结、文本创作等基础功能，但百度文心采取的方式最为特殊 。

　　与其他平台主要围绕一个中心化AI助手提供支持不同
，文心为每位群成员都配备了一个专属的“个人助手 ”
。当讨论触及特定专业领域时，AI还会主动识别意图并邀请相应的专业AI智能体加入群聊。

　　比如 ，用户在小组项目群中上传资料后
，如果其讨论中提到“需要分析数据
”，群聊助手便会主动邀请“数据分析Agent”入群 ，由其直接处理数据并生成图表 。同时
，每位成员都可借助自己的个人助手进行私下深度思考，再将结论同步至群聊 ，从而实现协作
。

　　在基础能力逐渐趋同的背景下
，国内外科技巨头在AI群聊上的侧重点并不相同。

　　02 拉群容易，办事不易

　　目前AI群聊已经进入实际使用阶段 ，许多用户因营销活动或测试邀请而加入
，但大多停留在“尝鲜 ”阶段 。一旦新奇感消退，而AI群聊又未能提供持续 、明确的价值 ，群聊活跃度便会迅速下降
。

　　综合多位尝试者的说法，他们在使用AI群聊时主要遇到了两大共性问题。

　　首先是AI群聊尚未形成刚需场景
，难以持续使用 。

　　以“元宝派
”为例，一位有着10多年产品运营经验的从业者发现 ，同一个群聊中
，往往同时存在几类需求：有人让元宝总结工作内容，有人发图让其进行二创玩梗 ，还有人单纯闲聊吐槽
。这让不同类型的用户都感到体验不佳
，工具使用者追求高效，觉得闲聊信息干扰判断 ，社交参与者则觉得
，AI工具操作打断了聊天节奏。

　　在从业者小辉看来，这本质上是因为AI群聊在能力尚未成熟之前 ，过早承载了过多期待 。厂商既想用AI营造轻松的互动氛围
，又试图强调其提升效率的实用能力，从而获取更多用户。结果却是 ，用户需要额外花时间去判断“什么时候该用它
、怎么用它”，反而抬高了使用成本
。

　　即便是定位相对清晰、主打提效的AI群聊（如ChatGPT 、文心一言和UC浏览器）
，也难以实现如人类般流畅的参与感。

　　多数情况下，AI群聊仍依赖用户通过@操作来触发响应 ，即便有些特定情况下无需@也可响应
，但仍需用户提出明确的问题，或由系统判断后将任务转交其他AI处理 。这种机械化的响应机制 ，使得AI在群聊中更像一个需要精确指令的工具
，而非一个能主动感知语境、适时参与交流的智能成员
。

　　二是交付能力不足。当任务难度提升时，AI容易出现“不靠谱 ”表现 ，难以“开箱即用” 。

　　比如
，在工作群聊中，用户需要分析数据时 ，负责数据分析的智能体虽然能被顺利召唤进群
，但它生成的图表与随后文案生成智能体的解读脱节
。有时整个协作流程会意外卡在某个环节，无法自动推进 ，最终仍需用户手动介入和提示，反而降低了效率。

　　多位从业者指出
，这不仅是AI群聊的痛点，更是当前整个AI应用领域面临的普遍挑战 ，在AI群聊这一复杂场景下
，对底层模型在生成内容的准确度
、对复杂任务意图的理解深度，以及多智能体之间的高效配合等方面的技术要求 ，远高于以单聊为核心的AI搜索场景 。

　　学麟表示
，要支撑AI群聊实现流畅、智能的交互，关键在于三项核心技术：

　　高并发下的长短期记忆（能理清多线对话 ，并将新信息关联到对应上下文
。）；

　　角色与意图的精准识别（能判断是谁在@它 、需要回应谁）；

　　低延迟与高并发处理（能快速响应以不打断对话
，并支持群内多人同时提问）。

　　他进一步解释，单聊如同“单一故事线
” ，而群聊则是“多条故事线交织”（如午饭聊什么VS报表改哪里）
，AI需具备多线程注意力切换能力，在不同话题间无缝跳转且不混淆 。

　　更复杂的是 ，在多人对话中，AI还必须准确理解“他说的那个 ”究竟指代几分钟前谁提及的哪件事
，这让语义关联的复杂度呈指数级上升
。总之，单聊像是“解题
” ，群聊则是“社交”。AI不仅要听懂字面意思
，还需理解言外之意
、把握发言时机，并明确自己在群体中的角色 。

　　但由于支持群聊的算力成本更高 ，目前常见的解决方案是
，仅在AI需要发言时，才调用消耗资源的大模型 ，其余时间则处于“沉默聆听 ”状态。

　　表面上看
，AI群聊像是一对一单聊的“多人版
”，也并未创造新的底层技术 ，主要依赖的仍是大模型与智能体（Agent）能力
，但工程难度远超单点突破
。因此，在现阶段 ，AI群聊还停留在“概念先行”的状态，Agent没有真正成为那个洞察全局、高效协同的“调度者 ”。

　　03 做AI群聊
，还是把AI放进群聊？

　　即便明知体验尚不成熟，厂商们为什么仍要在AI群聊上提前布局？

　　这一方面是为了增强用户黏性 ，群聊天然具备高频 、多轮
、多人参与的特性
，能够将原本短暂、单次的AI交互转化为持续发生的互动场景 。另一方面则是，群聊被视为AI时代有潜力的“超级入口
”之一 ，谁能把握住机会
，谁就更有可能引领下一代人机协作的发展方向
。

　　因此，哪怕当前交付能力尚未完全跟上 ，厂商们也难以承受缺席的风险。

　　从需求层面看
，“AI群聊”也并非伪命题 。多位从业者认为，这一方向有着真实且明确的用户需求
。

　　AI Infra及应用连续创业者 、原硅基流动战略生态负责人张远康指出 ，AI群聊的设想其实早在2024年左右就已出现
，当时的主流思路不是在独立的AI应用里加入AI群聊，而是将AI助手以“Bot ”的形式嵌入微信
、钉钉等成熟的社交与办公平台 ，形成“群聊+机器人
”的增效模式。

　　在他看来，无论是私人对话还是多人讨论
，都亟需一个智能助手来提升效率 。

　　比如，在工作场景中 ，AI可以基于对话上下文自动整理要点、生成会议纪要
，或是实时查证某项信息的真实性 、检索相关历史案例，还可以记录备忘群内同事间讨论的想法；在生活场景中 ，AI也有能力对群内传播的不实信息进行及时纠偏
，帮助缓解因信息失真造成的无谓焦虑
。举个例子，当有人在群聊里误传“凌晨1至3点是唯一肝脏排毒时间 ，错过无法弥补”时
，AI能够主动纠正，说明“只要进入睡眠状态 ，排毒过程就会进行 ”。

　　AI群聊的方向本身是趋势
，但除了前文提到的技术瓶颈之外，还需要解决两大关卡 。

　　一是用户迁移成本 ，这也是最难的一道坎
。

　　张远康表示，用户最常用的群聊场景已深度嵌入微信
、钉钉等平台
，用户为一个新App迁移关系链或改变习惯，成本极高 ，其理想状态是
，AI作为“插件”嵌入用户已有的沟通环境（如在微信群里直接调用AI），而非让用户去适应一个独立的“AI群聊App
”。

　　如今 ，已经有部分创业者启动“群聊+Bot”模式的项目
，目的在于为微信等平台提供嵌入式AI助手 。

　　同时，钉钉、飞书等办公应用也陆续推出类AI群聊功能。比如钉钉支持在群中添加机器人 ，用于总结信息 、提醒待办、回答简单问题；飞书的群助手也能辅助生成文档
、安排日程
。

　　尽管这些功能目前仍以“工具辅助 ”形态存在
，AI尚未成为群聊中具有自主互动能力的“参与者
”，但这些来自生态内外的替代性方案 ，无疑对独立AI群聊产品的用户留存与功能价值
，形成了直接的竞争。

　　第二道关卡，则是隐私与安全边界 。

　　AI群聊需要收集和处理大量用户数据 ，包括聊天记录、个人信息 、群内决策等，若数据保护措施不到位
，很容易造成隐私泄露或滥用风险
。

　　同时，当AI在群聊中生成错误信息
、违规内容或因建议失误引发纠纷时 ，责任归属尚未明确
，是开发者、运营方还是用户承担责任，目前仍缺乏清晰的法律。

　　对于大厂而言 ，AI群聊更像是一场提前布局的长期试验
，先把位置占住，再慢慢提升技术能力和用户体验 。至于AI群聊想成长为下一代超级入口 ，显然还需要时间
。