撰 文丨星 野
编 辑丨美 圻
过去两个月,Personal Agent 赛道迅速升温。Meta、OpenAI、 Anthropic 等海外公司,阿里、腾讯等国内大厂相继推出产品,争夺下一代消费决策入口。
在这场风口角逐中,小红书也频频被提起。原因不难理解:经过多年积累,小红书沉淀了大量真实的生活经验,许多用户找餐厅、挑商品、规划旅行时,都会先来这里看看。外界普遍认为,小红书拥有做 Personal Agent 的内容富矿,下场似乎水到渠成。
然而,小红书并没有急于入局,目前 AI 布局主要集中在站内助手点点,需要等用户搜索、提问才会回应,距离能够持续感知需求、主动提供帮助的 Personal Agent,还有相当一段距离。
如今,这一局面正在悄然改变。日前,小红书技术 REDtech 发布文章,在官宣了小红书蜜薯的同时,直接使用了 "Personal Agent" 的表述,并将长期愿景描述为 " 持续服务个人的 Personal OS"。Rokid 也在近期的新品发布会上确认,用户可以通过 Rokid AI 眼镜使用小红书蜜薯找店铺、挑商品。
这一次,小红书的 Agent 走出了自家 App,借助智能眼镜进入线下生活场景,不再只是等待用户提问,还能在任务过程中持续获取现场信息,根据环境变化适时给出建议。
与大厂纷纷推出独立 Agent 应用不同,小红书选择先借助一副眼镜,把 Agent 带进真实世界。这既体现了它对自身优势的判断,也让外界看到了它在 Personal Agent 竞争中亟待补齐的短板。
从点点到蜜薯,当 AI 开始直接调用社区经验,替用户筛选信息、辅助决策,小红书还要面对另一重考验:如何在提高效率的同时,不削弱创作者持续分享的热情。
边看边聊激活社区经验
但眼镜只是技术试验场
先看小红书给蜜薯的定位:"AI 生活搭子 "。REDtech 列举了四类日常场景:在陌生城市找本地人爱去的小店、对着菜单商量怎么点;比较两件商品的真实使用体验;了解新品饮料的尝鲜评价;根据近期笔记寻找周末的展览和市集。
这些场景的共同点是:用户要的不是一条搜索结果,而是 " 此时、此地、此事 " 的判断。这也是蜜薯选择智能眼镜这个小众载体的原因——让社区里沉淀的生活经验与真实场景发生联系。
过去,用户想找一家餐厅,需要打开小红书搜索、浏览笔记,根据自己的需求一一筛选。即便 AI 能总结攻略,用户仍然要主动描述问题、补充现场信息。智能眼镜改变了这个过程。
以 " 吃什么 " 为例,用户看到一家餐厅时,问一句 " 这家怎么样 ",蜜薯便结合眼镜拍摄的店铺画面和社区经验进行判断。进店后,用户将镜头转向菜单,补充 " 我们有 5 个人,想尝特色,也要照顾口味和分量 ",随着用户翻看菜单,蜜薯持续识别新出现的菜品,并结合此前的要求进行比较,在合适的时机给出点菜搭配建议。
小红书 将这 种随任务推进、按需获取现场信息的方式称为 " 渐进式感知 "。实时多模态全双工负责边看边聊,Proactive 延续任务、判断主动回应的时机,Memory 则在后台积累个人背景,供后续交互调用。
这种现场感知,在一定程度上弥补了小红书缺少消费数据的短板。它虽然拿不到用户的历史订单,却可以感知用户眼前的场景和即时需求,获得更贴近消费决策现场的信息。
不过,技术上能够实现,并不意味着眼镜能成为大众级 AI 入口。IDC 数据显示,2025 年中国智能眼镜出货量为 246 万台,同比增长 87.1%,2026 年预计将突破 491.5 万台,但与智能手机的规模相比,仍然是一个小众市场。
IDC 另一份报告也提到,2025 年支持大模型语音助手的产品已占中国智能眼镜市场的 50.5%,但多数 AI 功能仍停留在问答、翻译等通用场景,尚未形成真正驱动用户长期使用的核心价值。
用户还没有养成戴眼镜做消费决策的习惯。对小红书而言,智能眼镜更像一个技术验证场,用第一视角交互打磨实时多模态、主动服务和长期记忆这些关键能力。
要真正规模化,入口最终还得回到更普及、更高频的手机上。行业也已经出现这样的迹象。10 月 31 日,苹果与阿里宣布千问接入国行 Apple 智能,iPhone 用户可以通过 " 视觉智能 " 选择 " 询问千问 ",识别眼前所见,摄像头理解现场正在变成系统级能力。
蜜薯在眼镜上验证的 " 边看边聊 ",迁移到手机上几乎没有技术障碍。文章也描绘过这样的图景:用户在手机上规划复杂任务,戴上眼镜获得现场帮助,结束后再回顾和整理经历。
小红书从眼镜起步,目标显然不止于眼镜。
坐拥生活决策 " 品味数据 "
但缺能办事的 " 手脚 "
蜜薯并不是孤立的实验。过去半年,小红书在 AI 上的动作比外界想象的密集。
4 月,小红书把人文智能实验室 Hi Lab 升级为 AI 一级部门 Dots。10 月 16 日,小红书又发布全员信,宣布把 Dots 与公司核心基础设施团队打通——半年内第二次对 AI 组织架构做重大调整。
全员信中,有一句话很能说明小红书的自我定位:技术价值不在于模型能力、算力规模的比拼,而在于模型与真实应用的深度融合。
9 月,站内 AI 搜索产品 " 问一问 " 并入点点,进一步强化搜索与多轮对话能力。用户可以直接询问美食、出行、购物等问题,由 AI 结合社区内容整理答案,再继续细化需求。从组织调整到站内助手,小红书正在逐步把社区内容变成可以被 AI 调用的能力。
小红书之所以选择这条路线,靠的是长期积累的内容资产——业内常称之为 " 品味数据 "。它来自用户的真实体验,包含个人偏好、消费评价和具体场景中的主观判断,分散在海量笔记与评论中。
这也是 Muse、灵光等 Personal Agent 的能力边界:它们可以执行具体任务,却未必具备理解用户偏好、辅助消费决策所需的经验积累。
而小红书已经开始将其转化为具体的产品能力。如今,搜索 " 蓝牙耳机推荐 ",最先看到的已经是 AI 整理的商品清单,标注参考了数千人的真实经验,点进去就能直达商品页面。社区内容由此从供用户浏览的笔记,变成了可以直接参与消费决策的依据。
不过,推荐只是 Personal Agent 能力的一部分。随着赛道升温,比拼的焦点正在从 " 谁的推荐更准 ",转向 " 谁能把事情办完 "。千问 Go!背后有淘宝、高德、飞猪、支付宝等业务,可以帮用户与航空公司沟通延误赔偿、为汽车保养询价预约、申请淘宝价保;腾讯有微信和小程序生态,字节握着抖音电商和本地生活。
对照这些产品,小红书的能力边界就比较清楚了:它能告诉用户选择哪家餐厅,却未必能替用户取号、下单、核销团购。社区擅长发现需求、提供决策参考,但从推荐到交易,再到后续履约,还有很长一段距离。
这并不是小红书第一次面对这个问题。早期,小红书做过自营跨境电商 " 福利社 ",也尝试过淘宝外链导购, 随后逐渐转向以买手、第三方商家为核心的平台电商 。2025、2026 年小红书又先后与淘宝天猫、京东、美团推出 " 红猫计划 "、" 红京计划 " 和 " 红美计划 ",尝试将社区种草与外部平台的交易、即时零售服务进一步打通。
几轮调整背后,始终是同一个难题:小红书能够创造消费需求,却不一定掌握最终的交易和履约。用户在社区里被种草,最后在其他平台下单,消费体验也很难回流。
进入 Agent 时代,这个问题会更加突出。面对这一短板,除了借助眼镜、摄像头和独立应用继续拓展自有入口,小红书还需要探索与外部商业生态的连接。
内容层面,小红书可以为第三方 Agent 提供一个经过授权的调用入口。外部 Agent 提出具体问题后,小红书根据权限提供相关笔记摘要、用户评价和原文链接,而不是直接开放全部社区内容。这样既能让外部 Agent 获取小红书的真实经验,也可以对内容调用范围和使用方式保留控制权。
履约层面,小红书并不缺少合作经验。过去一年,从 " 红猫计划 "" 红京计划 " 到 " 红美 计划 ",小红书已经形成了 " 内容种草—平台承接—数据回流 " 的合作模式,通过向外部平台导流,将社区流量转化为商业收益。
但进入 Agent 时代,这套 " 卖流量 " 的生意也会发生变化。一笔交易可能由多篇笔记提供决策依据,小红书负责提供社区经验,Agent 负责筛选推荐,外部平台完成交易履约。各方贡献难以通过点击归因衡量,小红书、合作平台和创作者需要重新协商分成机制。
更重要的是,阿里、美团等并不缺少消费数据和用户行为记录,Agent 可以进一步挖掘、激活这些数据,将其转化为理解用户偏好、辅助消费决策的能力,逐步削弱小红书的价值。在发展 Agent 的过程中,它们可能更倾向于打通内部闭环,而非向小红书开放更深层的交易能力。
未来,Personal Agent 的竞争很可能不再是单个产品之间的较量,而是平台生态之间的竞争。小红书则需要找到自己的生态位置:既让社区经验成为 Agent 不可替代的决策依据,也让这些推荐能够顺畅地进入后续服务。
否则,即便拥有独特的内容优势,蜜薯也可能停留在一个更方便的生活攻略助手,难以成长为真正能替用户持续办事的 Personal Agent。
Agent 拿走答案之后
如何留住活人创作者?
无论是自己做 Personal Agent,还是向外部 Agent 开放内容,小红书都绕不开一个问题:当 AI 越来越擅长直接提取和总结社区经验,原本依靠用户浏览、互动和分享运转的内容生态,会发生什么变化?
点点已经让一些创作者感受到了这种变化。
近期,有创作者在小红书发帖谈到,过去研究一道菜的做法,自己需要翻看各种笔记、总结经验,相关笔记也因此获得不少浏览。现在,点点可以直接整理出相关信息,用户看完答案就不再逐篇浏览,自己的笔记流量反而下降了。
类似的讨论也出现在评论区。有读者担心,从小红书转向点点,会不会削弱社区原本的 " 活人感 ";也有人认为,两者服务于不同需求:想快速解决问题,可以直接问点点;想了解普通人的真实经历,还是需要回到原笔记。
这些反馈反映出点点对创作者的双重影响。一方面,AI 整理社区内容,降低了信息筛选成本,让分散在不同笔记里的经验更容易被发现,为创作者带来新的流量。另一方面,如果用户看完 AI 总结就离开,原笔记缺少点击和互动,创作者也可能失去相应的阅读和反馈。
到了 Personal Agent 时代,这种影响还可能进一步放大。Agent 不仅能总结笔记,还可以根据用户需求完成信息比较、商品筛选和消费推荐,用户与原笔记、原作者接触的机会可能随之减少。问题关键在于,AI 能否在直接提供答案的同时,让用户与内容、创作者继续产生联系。
对小红书而言,社区经验是 Personal Agent 最重要的竞争优势之一,但这份优势并非凭空产生,而是来自普通用户长期、持续的内容分享。如果 AI 不断从社区获取经验,却逐渐削弱创作者分享的动力,最终受到影响的仍然是小红书自身的内容资产。
从这个角度看,小红书面临的挑战已经不只是能否做出一款好用的 Personal Agent,还包括如何在 AI 提高内容使用效率的同时,维持社区持续生产真实经验的能力。
毕竟,Agent 可以越来越擅长整理答案,但它所依赖的生活经验,仍然需要有人愿意分享。


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