AI版微信，就此诞生。
不是你以为的腾讯，而是由前腾讯员工、南加大博士创始人何朝阳（Aiden Chaoyang He）和他的导师Salman Avestimehr教授联手打造出来的——Teamily AI。
用最通俗的一句话来解释Teamily AI：你可以把它理解为“AI时代的微信”或“AI版WhatsApp”。
但如果你仅仅把它当作一个聊天工具，那就有点低估它了。
因为它本质上是一个Agent Social Network（智能体社交网络），在这里，AI不再是召之即来挥之即去的工具人，它们真实身份是和人类平等的群友。
会实时潜伏在你的群聊中，理解上下文，并在需要的时候主动跳出来，用多模态能力帮你解决问题。
想象一下这样一个场景：你和朋友在群里聊得热火朝天，突然提到想看某部电影。
在传统的微信里，这只是几行文字；但在Teamily AI里，AI群友会瞬间介入，不仅抛出了电影的介绍，还自动找好了相关的视频片段甚至背景音乐，直接在群里就能一起看、一起听。
就这个feel，一个字：AI，真爽！
Teamily AI创始人何朝阳对于这款产品，抛出一个非常精准的代际划分观点：
如果说ChatGPT是第一代 AI，它的核心能力是能聊天，解决了信息获取的问题；
Manus等Agent是第二代 AI，它们的核心能力是能干活，解决了单点任务执行的问题；
那么Teamily AI就是第三代AI。它的核心愿景是群体智能（Group Intelligence），让多人、多Agent在同一个空间内协作，通过智能的叠加，让人类享受协作的复利。
重点君也在第一时间拿到了内测的资格，那么接下来，我们就来开启一波深度实测。
Talk is cheap，show me the CASE！
技术吹得再天花乱坠，不如看它在实际场景中到底能从根儿上解决什么痛点。
这就是为什么我们要展开实测的原因。
首先，Teamily AI的界面长这个样子，默认会开启“Teamily Agent”的模式，然后我们只需要输入想要开启的话题即可：
和微信非常类似，你也可以通过扫码入群（或发出邀请链接）：
但对话聊天，绝对是Teamily AI里最简单的功能。
通过对Teamily AI的深度实测，重点君发现它在打工、生活、跨群协作以及个人分身四个维度上，直接降维打击普通社交软件。
群里的复杂项目，AI帮你整理
打过工的朋友们都知道，微信工作群里的聊天记录，都是需要人为的去“爬楼”才能理解和整理。
但在Teamliy AI这里，常驻的AI Agent主动会介入，谁有问题都可以@它：
从案例中我们可以看到，群里的同事先抛出了一个链接，Agent会自动对推文做总结。
其他同事基于生成的内容，纷纷提出了各自的问题：最大的创新想法有哪些？我们什么时候跟进？市场分析是什么？……
群里所有的同事讨论过的内容，在Teamily AI里面都可以让Agent来帮忙跟进和处理。
这样的办公模式，怎一个爽字了得。
跨群的内容，也能hold住
工作中还有个痛点，那就是群聊太多，还要和不同部门之间的人信息共享。
之前我们可能都会把一个群的内容引用并转发到另一个群，然后另一个群的人再看再理解。
但Teamily算是把这个“壁”给打破了：
你可以将A群（产品讨论群）的信息语境，直接无损转发给B群（开发执行群）。
B群里的AI Agent瞬间秒懂了前因后果，它继承了A群的记忆。不需要人类重新介绍背景，开发群的AI直接接过上下文，开始布置代码任务或回答技术细节问题。
这意味着，Teamily AI真正打通了人与人、人与AI之间的记忆隔阂，让信息流转不再有损耗。
家庭成员聊天，也能共创
AI进群，可不仅仅是为了工作这么简单。
毕竟除了打工，日常生活聊天，才是微信更多的用途。
例如想和家庭成员想共创一个故事视频，传统方式是在群里拟定好脚本，然后跳到其它APP里去作图、剪辑视频……
但在Teamily AI这里，大可不必。
在Teamliy AI的群聊里，允许你和家庭成员们在同一个画布里面写文字、画图，给孩子带去一些家庭记忆。
然后Agent会基于所有的内容，综合地去生成最终视频。
方便，着实是方便。
还能定制你的数字分身
在微信里搞好多个24小时待命的数字分身，Teamily AI这回事做到了。
通过简单的自然语言对话，告诉Teamliy AI“我需要一个帮我处理邮件助手”，然后系统就会自动寻找合适的工具，连接你个人的Gmail、Twitter、GitHub等账户。
这个Agent变成了你24小时在线的专属团队。它能帮你自动回邮件，能帮你监控推特上的特定话题并汇总发给你。
更重要的是，Teamily AI建立了一个智能体社交网络，你的个人Agent不仅服务于你，还可以被拉入群聊，和其他人的Agent进行互动和协作。
Teamily AI怎么做到的？
或许你以为Teamily AI是在传统IM上外挂一个GPT，但实则，它是从底层架构上就进行了彻底的重构。
根据官方已经发布的技术博客来看，构成Teamily AI技术护城河的是分为三层的一个架构。
第一层是多模态社会感知（Social Perception）。
传统的LLM经常处理不好群聊的问题，因为它分不清谁是谁，也记不住太长的流水账。
Teamily AI的社会感知层解决了三个核心难题：
全维度理解：它能同时处理文本、图像、表情包、视频甚至链接内容等多模态信息。它知道那个“流汗emoji”的表情意味着尴尬，也知道某张截图里的数据意味着业绩下滑。
复杂语境处理：它擅长处理多轮、多人类、多Agent交织的复杂对话上下文。
长期记忆与检索：其底层采用了向量数据库存储Embedding。这意味着所有的对话历史都被高效索引，从而实现了真正的长期记忆，这也是无缝跨群聊天的技术基础。
第二层是群体智能引擎（Social Brain Model）。
我们可以把它理解为Teamily AI的大脑，也是它区别于普通聊天机器人的关键。
因为这是一个专门为人类与AI协同设计的专用模型。
Teamily AI的群体智能引擎同样也包含三个技术亮点：
Long-Horizon Agent架构：支持持续输出和状态保持，它让AI在群里具备了活人感的存在感。
主动干预与意图检测：内置的意图检测模块让AI能感知环境。当群里争论不休时，它会主动出来总结、主动推荐方案。
复杂决策与规划器：当面对“制定年度营销计划”这种复杂指令时，规划器负责将大目标拆解为工作流，并调度不同的Agent并行执行。
第三层是执行与生态层（Agent Social Networks）。
这一层的主要目的是将Agent连接至真实世界的工具与数据源。
Teamily AI通过标准化的技能接口（Skills / MCPs），可以支持Gmail、Twitter、GitHub、Google Drive等第三方账户的无缝接入。
普通用户仅用自然语言Prompt即可定制专属Agent，系统背后会自动匹配工具，如果现有工具不满足，它甚至能调用云端虚拟机来生成新的能力。
与此同时，随着OpenClaw的大火，它的安全问题也是备受关注。
Teamily AI团队非常清楚企业和用户类似的顾虑，所以在架构设计之初就确立了数据私有原则。
他们明确指出，Teamily AI确保用户数据私有不泄露，安全性甚至超越如OpenClaw等竞品。
通过精细的权限管理，用户可以放心把核心工作流交托给它，而不用担心商业机密变成模型训练的语料。
南加大博士和院长教授带队
Teamily AI之所以能不仅在技术上过硬，还能在产品体验上如此丝滑，离不开其背后的创始团队。
首先就是创始人之一的何朝阳博士，他可以说是一位典型的“两栖”人才。
在学术方面，他毕业于南加州大学（USC），师从Salman Avestimehr教授。他在分布式机器学习、大模型高效训练、多智能体系统等领域有着深厚的学术造诣，在ICML、NeurIPS等顶会发表过多篇重磅论文，Google Scholar引用数超17000。
在产业方面，何朝阳曾工作于Meta、腾讯、华为手机等中美头部互联网大厂，深谙社交基因。早年也领导过微信相关生态项目WeChat MyCar项目，以及Meta家PyTorch大模型分布式训练引擎PyTorch RPC与PyTorch Pipeline的研发。
这一段经历至关重要，意味着他深谙社交产品的精髓和大规模高并发系统的架构设计。
另一位创始人，便是他的导师Salman Avestimehr教授，是USC的院长教授、IEEE Fellow，也是机器学习与信息论领域的泰斗级人物。
那么为什么是他们做出了Teamily AI？
其实从各自的履历中就不难看出，他们同时具备了深厚的社交产品基因（懂人性、懂交互）与底层技术实力（懂模型、懂分布式系统）。
这让他们能敏锐捕捉到IM（即时通讯）在AI时代重构的机会——不是在IM里加个AI，必须用AI重写IM。
与此同时，Teamily AI的诞生也与二人的理念不谋而合。
他们认为，个人英雄主义的AI时代即将过去，群体智能才是下一个前沿。
Teamily AI的出现，标志着AI应用进入了一个新的深水区。
它正在试图把AI变成人类社会的一份子，在Teamily构建的世界里，AI像是一个靠谱的同事、一个贴心的朋友、一个无所不知的管家，它就在你的联系人列表里，在你的群聊里，和你一起思考，一起创造，一起生活。
当AI开始有了“队友”的属性，人类社会的生产力或许真的将迎来一次质的飞跃。
Teamily AI，正在重新定义“我们”。
