277.从提醒你，到替你办：Today想把Personal AI带到哪一步？
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TL;DR · AI 摘要
Today作为Personal AI助理，致力于通过整合用户数据和主动服务，提升个人效率，但面临技术与市场验证的双重挑战。
核心要点
- Today通过整合邮件、日历等数据实现上下文理解，但需解决隐私与记忆更新难题。
- Personal AI需平衡主动服务与信息骚扰，目前仅能完成基础任务执行。
- 创业公司需在横向个人助理与垂直场景间寻找差异化竞争点。
结构提纲
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思维导图
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- Today的Personal AI发展
- 产品定位
- 跨场景服务
- 免费策略
- 技术挑战
- 上下文理解
- 隐私保护
- 市场环境
- 大厂未入场
- 创业公司竞争
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
Today的主动服务需要平衡记忆与骚扰，避免成为信息噪音。
4000封未读邮件揭示：'经常出现'不等于'真正关心'，意图识别是关键。
创业公司若什么都做不透，将失去用户信任；垂直场景更易验证价值。
章节
不说术语，Today 到底想做一个什么样的助理？
不说术语，Today 到底想做一个什么样的助理？
埋头做了半年，突然全世界都在讨论 Personal Agent：被验证了，还是得跑快点？
埋头做了半年，突然全世界都在讨论 Personal Agent：被验证了，还是得跑快点？
这轮热潮证明市场可能很大，眼下能办成的事却还很少。
这轮热潮证明市场可能很大，眼下能办成的事却还很少。
为什么Today选择现在公开上线？
为什么Today选择现在公开上线？
从 Monica 到 Today：Suki为什么越来越在意“用户有了想法，离事情办成还有多远”？
从 Monica 到 Today：Suki为什么越来越在意“用户有了想法，离事情办成还有多远”？
高策从 AI 基础设施转向 Personal Agent：模型能力不再是唯一瓶颈。
高策从 AI 基础设施转向 Personal Agent：模型能力不再是唯一瓶颈。
先服务 AI 重度用户，还是从普通人愿意交出去的事情找起？
先服务 AI 重度用户，还是从普通人愿意交出去的事情找起？
为什么最早用上个人 Agent 的，往往是那些特别忙、又愿意折腾的人？
为什么最早用上个人 Agent 的，往往是那些特别忙、又愿意折腾的人？
Today 的一天：简报、日程、团队协作，以及下班后的一束花。
Today 的一天：简报、日程、团队协作，以及下班后的一束花。
工作和生活本来就混在一起，个人 Agent 与办公 Agent 会走向融合吗？
工作和生活本来就混在一起，个人 Agent 与办公 Agent 会走向融合吗？
豆包、千问也会接入干活能力，Today这样的独立产品还有什么机会？
豆包、千问也会接入干活能力，Today这样的独立产品还有什么机会？
市场目前仍小、产品尚未验证，大厂何时会真正重兵投入？
市场目前仍小、产品尚未验证，大厂何时会真正重兵投入？
转录
不说术语，Today 到底想做一个什么样的助理？
埋头做了半年，突然全世界都在讨论 Personal Agent：被验证了，还是得跑快点？
这轮热潮证明市场可能很大，眼下能办成的事却还很少。
为什么Today选择现在公开上线？
从 Monica 到 TodaySuki为什么越来越在意“用户有了想法，离事情办成还有多远”？
高策从 AI 基础设施转向 Personal Agent：模型能力不再是唯一瓶颈。
先服务 AI 重度用户，还是从普通人愿意交出去的事情找起？
为什么最早用上个人 Agent 的，往往是那些特别忙、又愿意折腾的人？
Today 的一天简报、日程、团队协作，以及下班后的一束花。
工作和生活本来就混在一起，个人 Agent 与办公 Agent 会走向融合吗？
豆包、千问也会接入干活能力，Today这样的独立产品还有什么机会？
市场目前仍小、产品尚未验证，大厂何时会真正重兵投入？
给助理起名字、赋予身份，会让它更好用，还是只增加拟人感？
养过一群 Agent，为什么最后希望用户只需要面对一个助理？
邮件、日历、手机里都有信息；同样的上下文，为什么不同产品读出的东西不一样？
Today 想怎样把记忆和主动服务接起来？
人会换工作、结婚、生孩子，旧记忆什么时候应该更新？
四千封未读邮件“经常出现”和“真正关心”是两回事。
“小孩发烧了怎么办”Agent怎样分清一家人的身份与健康信息？
意图识别、任务路由能否交给更快更便宜的模型？
想要做好Person AI，理解模型、Agent 框架和产品的人都稀缺
不同任务怎么选模型？表现、速度、成本之外，还有什么会影响体验？
没有记忆的主动容易变成骚扰；只有记忆，又只是一本档案。
Today现在会怎样主动出现？信息推荐和跨场景发现，有哪些真实例子？
主动服务像两种下属一个等你派活，一个知道什么事对你重要。
早晚报、事件提醒、任务推荐怎么判断什么时候该出现、什么时候该闭嘴？
AI 整理完会议又生成八项待办，为什么不能顺手把活干了？
从提醒、准备、确认到执行Agent 最终能在多大程度上自己动手？
好的个人助理，首先得学会少说废话。
Muse 有资金和分发优势，Instinct 与 Town 各有切口；Today 怎么选择？
Personal Agent 是短期过热、长期仍被低估吗？
创业公司的广度与深度什么都能做，如何避免什么都做不透？
垂直场景更容易验证价值，Today 为什么坚持做横向的个人助理？
安排约会、发送邮件、跟进长期学习哪些小事能让人先用起来？
一年以后，用户会怎样描述 Today？它究竟替人省下了什么？
节目笔记
277.从提醒你，到替你办：Today想把Personal AI带到哪一步？ - 乱翻书 | 小宇宙 - 听播客，上小宇宙
🎙【本期嘉宾】高策、Suki
高策（Today 技术负责人）
Suki（Today founding PM）
主播：潘乱（「乱翻书」主理人）
💡【温馨提醒】
- Today 中国版于9月24日下午 18:00 正式在国内首发上线 。
- 基础版永久免费使用。
- 新用户注册即领1亿token，畅享1个月Pro权益。
Today是一个会在使用中逐渐了解你的AI助理，把你的每件事都放在心上。开会前准备资料、出发前安排旅行，这些繁琐的事情可以找它。学习、健康和个人财务这些需要长期跟进的事情，也可以让它一起关心。遇到值得留意的变化，它会告诉你。有时候你还没开口，它已经能根据之前了解的情况，替你多想一步。
- 下载入口： todayai.cn （ 9月24日下午 18:00 后开放下载 ）
🎬 本期视频播客同步上线于@潘乱的视频号、哔哩哔哩、微博、小红书、Youtube等平台。
⏰【时间线】
一、热潮来了：产品还早，市场已经开打
02:11 不说术语，Today 到底想做一个什么样的助理？
03:48 埋头做了半年，突然全世界都在讨论 Personal Agent：被验证了，还是得跑快点？
06:58 这轮热潮证明市场可能很大，眼下能办成的事却还很少。
08:29 为什么Today选择现在公开上线？
二、从“小龙虾”到个人助理：普通人为什么需要 Today？
10:57 从 Monica 到 Today：Suki为什么越来越在意“用户有了想法，离事情办成还有多远”？
14:10 高策从 AI 基础设施转向 Personal Agent：模型能力不再是唯一瓶颈。
17:01 先服务 AI 重度用户，还是从普通人愿意交出去的事情找起？
19:31 为什么最早用上个人 Agent 的，往往是那些特别忙、又愿意折腾的人？
22:27 Today 的一天：简报、日程、团队协作，以及下班后的一束花。
25:31 工作和生活本来就混在一起，个人 Agent 与办公 Agent 会走向融合吗？
28:55 豆包、千问也会接入干活能力，Today这样的独立产品还有什么机会？
30:10 市场目前仍小、产品尚未验证，大厂何时会真正重兵投入？
32:22 给助理起名字、赋予身份，会让它更好用，还是只增加拟人感？
35:34 养过一群 Agent，为什么最后希望用户只需要面对一个助理？
三、记忆篇：拿到了上下文，怎样真正理解一个人？
41:18 邮件、日历、手机里都有信息；同样的上下文，为什么不同产品读出的东西不一样？
44:28 Today 想怎样把记忆和主动服务接起来？
52:17 人会换工作、结婚、生孩子，旧记忆什么时候应该更新？
57:19 四千封未读邮件：“经常出现”和“真正关心”是两回事。
59:15 “小孩发烧了怎么办”：Agent怎样分清一家人的身份与健康信息？
01:02:43 意图识别、任务路由能否交给更快更便宜的模型？
四、主动篇：从推送一条消息，到替你办完一件事
01:04:56 想要做好Person AI，理解模型、Agent 框架和产品的人都稀缺
01:07:21 不同任务怎么选模型？表现、速度、成本之外，还有什么会影响体验？
01:08:53 没有记忆的主动容易变成骚扰；只有记忆，又只是一本档案。
01:09:45 Today现在会怎样主动出现？信息推荐和跨场景发现，有哪些真实例子？
01:10:00 主动服务像两种下属：一个等你派活，一个知道什么事对你重要。
01:11:28 早晚报、事件提醒、任务推荐：怎么判断什么时候该出现、什么时候该闭嘴？
01:13:40 AI 整理完会议又生成八项待办，为什么不能顺手把活干了？
01:15:14 从提醒、准备、确认到执行：Agent 最终能在多大程度上自己动手？
01:16:47 好的个人助理，首先得学会少说废话。
五、竞争篇：大厂会来，创业公司靠什么留下？
01:18:26 Muse 有资金和分发优势，Instinct 与 Town 各有切口；Today 怎么选择？
01:21:55 Personal Agent 是短期过热、长期仍被低估吗？
01:24:30 创业公司的广度与深度：什么都能做，如何避免什么都做不透？
01:28:11 垂直场景更容易验证价值，Today 为什么坚持做横向的个人助理？
01:30:31 安排约会、发送邮件、跟进长期学习：哪些小事能让人先用起来？
01:36:32 一年以后，用户会怎样描述 Today？它究竟替人省下了什么？
📌【本期提及】
Town、Instinct、Grok Bot、Meta Muse、Today、Poke、OpenClaw、Manus、豆包、千问、元宝、微信、WhatsApp、Instagram、Slack、Stripe Link。
🎵【开场&结尾音乐】
开场&结尾音乐：朴树 - New Boy（出自朴树专辑《我去2000年》，1999年1月发布）
ℹ【关于「乱翻书」】
「乱翻书」是一档关注商业、科技和互联网的圆桌对话节目。关心How和Why，以及少有人注意到的What。内容主要方向是科技考古、行业观察和前沿思考，研究公司的兴衰循环，希望能够为你带来信息增量。
「乱翻书」主理人是潘乱，代表作品有《 腾讯没有梦想 》、字节跳动/快手早期关键节点的系列特写。
【图】▲Today中国版已于9月24日正式在国内首发上线
本期编辑：怀杭