AI陪伴,为什么有的做App,有的做玩具,有的做机器人?

陪伴 Agent 研究 · 第一季「从聊天到陪伴」· 第03篇

如果今天让你开发一款 AI 陪伴产品，你会把它做成什么样？

一个随时可以打开的聊天 App？

一个有性格、有形象的虚拟人物？

一只可以放在桌上、抱在怀里的 AI 宠物？

还是一个能够主动和人交流、参与日常生活的机器人？

在国内，我们已经看到星野、猫箱、BubblePal、芙崽等不同形态的产品。

在海外，Replika、Character.AI、日本的 LOVOT，以及面向老年人的 ElliQ，也探索出了不同的陪伴方式。

这些产品的共同点，是试图让人工智能与人建立超越简单问答的互动。

但它们对于「陪伴应该是什么样」的理解，明显不同。

有的希望用户选择一个喜欢的角色。

有的希望 AI 随着时间逐渐熟悉用户。

有的让用户参与一只 AI 宠物的性格养成。

还有的希望 AI 不必等待用户打开 App，而是主动参与家庭生活。

这让我产生了一个问题：

陪伴 AI 的产品形态，究竟是技术选择，还是对用户需求和互动关系的不同理解？

研究国内外这些产品后，我越来越认为，产品形态并不只是承载 AI 的外壳。

它会影响用户怎样接近 AI、怎样与它互动、希望与它保持什么关系，以及产品需要为这种关系承担什么责任。

而要理解这些差异，我们可能首先需要重新认识陪伴产品的分类方式。

01｜我们可能一直在用错误的方式给陪伴 AI 分类

现在讨论陪伴 AI，经常会看到这样的分类：

聊天 App、虚拟角色、语音助手、AI 玩具、陪伴机器人。

看起来清晰，但这些概念其实不处于同一个层级。

聊天 App 描述的是产品载体。

虚拟角色描述的是互动身份。

语音描述的是交流方式。

机器人则描述实体形态，以及可能拥有的动作和环境交互能力。

一个产品完全可以同时具有多种特征。

例如，Replika 是手机应用，但它支持虚拟形象、语音交流和记忆功能。

Character.AI 主要通过软件提供角色互动，却也支持语音通话，并持续发展记忆与角色世界设定能力。

ElliQ 是面向老年人的实体设备，但它的核心设计并不是在家里自由行走，而是通过主动语音互动、屏幕与日常生活服务，参与用户的生活。

如果只按照有没有硬件分类，这些产品之间真正重要的区别反而容易被忽略。

我认为，更合适的方式是从四个维度研究。

第一，用户需求。

用户希望获得倾诉、娱乐、角色体验、情感交流，还是日常生活支持？

第二，交互方式。

用户通过文字、语音、虚拟形象、触摸或者动作与 AI 互动？

第三，关系设计。

产品希望 AI 成为一个等待指令的助手、拥有固定设定的角色、逐渐熟悉用户的伙伴，还是需要用户投入时间和照顾的宠物？

第四，生活场景。

产品主要在用户主动打开 App 时出现，还是长期存在于家庭、玩具或养老机构中？

这四个维度不是互相排斥的产品类别，也不能合并成一个简单的优劣排行榜。

它们更像是一组设计选择：一款陪伴产品要解决什么问题，往往需要在这四个维度之间进行取舍。

02｜星野、猫箱与 Character.AI：为什么陪伴 AI 要先成为一个角色？

先看中国的星野和猫箱。

根据星野在苹果应用商店的介绍，它将自己定位为多模态智能体内容社区。

用户可以选择其他人创造的智能体，也可以为自己的智能体设定形象、声音、人设和互动方式。

猫箱则更强调不同的 AI 角色、故事背景与沉浸式语音交流。

这两款产品虽然具体设计不同，但都有一个共同特点：

用户面对的不是一个统一身份的 AI，而是一个可以被选择、塑造或进入的角色世界。

在海外，Character.AI 也采用了类似的方向。

根据 Character.AI 的官方创作者资料，用户可以通过角色名称、头像、开场白、描述和角色定义等信息塑造虚拟人物。

2026 年，Character.AI 还推出和完善了 Lorebook 等角色世界设定功能，帮助角色在对话中引用故事世界里的地点、人物和规则。

这意味着，产品不仅要让角色能够聊天，还要尽量让角色所处的世界保持一致。

这些设计说明，一个角色能够持续吸引用户，不只依赖模型回答问题的能力，还依赖角色身份和互动情境能否保持一致。

假设用户希望和一个性格内向、说话谨慎的虚拟人物互动。

如果 AI 突然变成一个热情过度的客服，即使回答没有事实错误，也可能破坏整段体验。

因此，对于角色型陪伴产品，「角色一致性」可能是一项重要能力。

但这里有一个非常容易混淆的地方。

角色一致性不等于真正理解用户。

AI 可以始终保持某种性格，却不一定准确记得用户真实经历过什么。

它可以创造一个很有吸引力的虚构故事，却未必能够可靠地处理用户现实中的家庭关系和情感困扰。

这种区别意味着，角色互动与长期情感陪伴可以重叠，却不是同一个概念。

对喜欢互动故事的人来说，一个鲜明的角色可能非常有价值。

但对希望认真倾诉现实生活的用户来说，过于强烈的人设反而可能成为干扰。

角色互动还涉及一个不能回避的产品责任问题。

2025 年 10 月，Character.AI 宣布逐步取消未成年用户的开放式角色聊天，并首先在美国推动相关调整，之后向其他市场扩展。

这一决定说明，当产品允许用户与高度拟人化的角色进行持续互动时，平台需要面对的就不只是内容质量，还包括年龄适宜性、心理影响与使用边界。

因此，不能简单认为：角色越真实、互动越沉浸，产品就一定越好。

03｜Replika 提出了另一个问题：用户需要很多角色，还是一个持续认识自己的伙伴？

如果把 Replika 加入比较，我们会发现，同样是手机里的 AI 陪伴产品，关系设计也可以有明显区别。

Replika 在官方帮助中心中，将自己定位为个人化 AI 伙伴，并强调用户可以选择不同的关系定位，通过持续对话形成更加个性化的互动体验。

其官方记忆功能说明介绍，用户能够查看系统保存的部分个人信息与记忆内容，并对有关记忆进行管理。

这与以多角色创作、探索和互动娱乐为重要特色的 Character.AI，形成了一个值得思考的对比。

Character.AI 的重要吸引力之一，是用户能够进入不同角色和故事世界。

Replika 则更突出与一个个人化 AI 伙伴持续互动的体验。

当然，这不是绝对区分。

Character.AI 也在强化记忆和连续互动，Replika 同样具有角色扮演和虚拟形象功能。

但两者的产品定位提醒我们：

陪伴关系可以围绕「角色吸引力」建立，也可以围绕「持续熟悉感」建立。

前者需要角色丰富、设定清楚、情境有趣。

后者更强调重复互动、个性化理解和长期一致性。

从产品设计角度看，它们需要解决的问题并不相同。

对于持续关系型产品，还有一个比「记得越多越好」更重要的问题：

AI 记住的内容是否准确？

是否在适当的时候使用？

用户是否有权纠正或者删除？

一个 AI 即使能够记住用户过去说过的话，也可能错误理解其中的人物关系，甚至在不合适的时候提起敏感经历。

因此，长期记忆是一种能力，不等于长期关系已经建立。

而持续互动带来的熟悉感，也不自动等于可靠的信任。

这恰恰说明：

决定陪伴产品差异的，不只是它长成什么样，还有它试图与用户建立怎样的关系。

04｜BubblePal：为什么让玩具开口，而不是让孩子打开 App？

再看国内的 BubblePal。

跃然创新的设计思路，是让 AI 交互设备与孩子熟悉的毛绒玩具结合起来。

根据其官方产品介绍，BubblePal 可以通过连接毛绒玩具，让用户与不同角色展开语音互动，并参与故事和角色游戏；相关 App 则用于角色设置等管理功能。

与纯手机软件相比，BubblePal 最值得研究的地方，并不是大模型参数。

而是它把 AI 加入了孩子原本就熟悉的一种日常物品。

想象两种使用方式。

一种是孩子拿起手机，进入 App，选择角色，再开始交流。

另一种是孩子拿着自己熟悉的毛绒玩具，通过连接在玩具上的设备与角色互动。

即使背后使用相似的对话技术，两个产品进入用户生活的方式也已经不同。

在第二种情境中，AI 不再只是屏幕里的软件，而是被加入孩子原本存在的玩耍活动。

从设计逻辑看，这可能减少从现实游戏切换到手机界面的步骤，也可能让角色互动与想象游戏结合得更自然。

但这些只是基于产品机制的分析，不能因此认定 BubblePal 已经被独立研究证明优于手机 App。

硬件可能降低某些操作门槛，也会制造新的门槛。

比如充电、联网、设备维护，以及语音识别在复杂环境中的稳定性。

而且，当一个玩具具备持续对话与记忆能力时，责任问题也会随之变化。

2025 年 12 月，联合国儿童基金会发布了第三版《儿童与人工智能指导意见》，特别增加了针对儿童使用 AI 陪伴产品的讨论，涉及安全、隐私和发展福祉等问题。

这提醒我们：

将 AI 与玩具结合，并不只是让陪伴变得更可爱。

它实际上让 AI 进入了一个需要更高保护标准的使用场景。

孩子能否理解玩具中的 AI 并不是真正具有情感的生命？

家长能否了解产品如何处理孩子的个人信息？

面对不适合儿童的话题，系统是否具有可靠的边界？

这些问题，和设备能否讲好一个故事一样重要。

05｜芙崽与日本 LOVOT：陪伴不一定靠聊天，也可以靠触摸和被需要的感觉

如果说 BubblePal 是把 AI 加入已有的玩具，那么另一类产品试图创造的，是一种类似养宠物的关系体验。

国内的 FUZOZO 芙崽，就是一个例子。

从其公开产品介绍看，芙崽是一款强调角色性格、互动反馈和养成体验的 AI 宠物产品。

其设计中包含一种有意思的关系设定：

用户不仅可以获得 AI 的回应，也可以通过持续互动，观察它的性格和行为发生变化。

换句话说，用户不只是接受陪伴，还可能体验到养成一个对象的过程。

这种关系设计，与传统智能助手很不同。

普通助手通常围绕「我提出需求，AI 帮我完成」展开。

养成式产品则可能让用户在日常互动中，逐渐形成熟悉感和投入感。

不过，对芙崽的这部分分析主要依据公开产品介绍，尚不能据此认定真实用户已经建立了持久的情感关系。

如果把目光转向日本，LOVOT 又把这种思路推向了另一种形态。

LOVOT 是 GROOVE X 开发的家庭陪伴机器人。

它的官方设计介绍强调几个细节：

能够看向用户。

能够跟随用户移动。

能够迎接用户回家。

能够在被抱起时提供温暖的身体接触。

它还会表现出希望被抱起的行为。

LOVOT 的设计目标不是提供一个无所不知的聊天助手，而是通过目光、动作、身体温度和持续的日常互动，让用户产生陪伴体验。

这与芙崽有相似之处：都不完全以解决问题为中心，而是希望用户投入情感，建立熟悉感。

但两者之间也存在明显差异。

芙崽更接近便携式、养成式的 AI 宠物。

LOVOT 则是能够自主移动、持续存在于家庭环境中的实体机器人。

这意味着两者承担的技术和运营成本不同。

一个能够跟随用户移动的机器人，需要处理环境感知、行动安全、硬件可靠性和售后维护等问题。

这里还有一个重要的概念边界：

情感陪伴机器人，不一定等于具有复杂语言对话能力的陪伴 Agent。

LOVOT 所强调的陪伴机制中，非语言互动占有重要位置。

这一点非常值得重视。

因为我们研究陪伴 Agent 时，很容易把注意力全部放在语言模型上，仿佛只要回答足够自然、记忆足够丰富，就能建立良好的陪伴体验。

但 LOVOT 代表了另一种产品思路：

人可能不仅通过语言感受陪伴，也可能通过触摸、目光、动作和日常仪式获得某种连接感。

当然，这不代表身体接触一定比语言更有效。

它只是提醒我们，人工陪伴的体验空间，可能比聊天界面更加广泛。

06｜重庆「裴裴」与美国 ElliQ：同样陪伴老人，为什么设计重点不同？

接下来进入我最关心的银发场景。

2025 年 3 月，重庆市第一社会福利院迎来了智慧养老情感陪护机器人「裴裴」。

根据重庆市民政局和相关媒体的公开报道，机器人具有语音互动、娱乐、部分生活支持等功能。

在落地活动和后续报道中，也记录了老人与「裴裴」交流、展示年轻时的照片等场景。

这些公开材料说明，相关机器人已经进入具体养老机构，并发生了实际互动。

但需要区分的是：机器人进入养老机构、老人愿意现场参与互动，并不能直接证明它已经产生经过严格验证的长期陪伴效果。

如果将「裴裴」与海外的 ElliQ 放在一起，就会看到另一种值得研究的差异。

ElliQ 由 Intuition Robotics 开发，主要面向居家生活的老年人。

它不是一个会在家中自由行走的人形机器人，而是一套以语音、屏幕和主动交互为核心的家庭陪伴设备。

根据 ElliQ 的官方介绍，它可以提供日常问候、互动游戏、活动建议、健康习惯提醒以及与家人的信息交流等服务。

ElliQ 还提供家属端应用，让家人能够发送照片、消息，协助建议提醒和参与部分照护支持。

这里有一个值得注意的设计细节。

按照 ElliQ 官方帮助中心的说明，家属可以通过应用提出某些提醒建议，但相关提醒需要获得老人本人接受后才会进入日常安排。

这种设计至少体现了一种产品取舍：

家庭成员可以参与支持，但不应因此默认拥有替老人决定一切的权限。

从产品设计看，ElliQ 试图解决一个问题：

怎样让长期居家生活的老人，不必频繁打开复杂软件，也能在日常生活中获得交流和支持？

因此，主动性是它的重要设计方向。

它不总是等待老人先提出问题，而是尝试通过适当的互动建议，把活动、交流和提醒带入日常生活。

但主动性越强，也越需要判断何时应该介入、何时应该保持安静。

一个老人可能希望每天早晨听到问候。

另一个老人可能更希望 AI 只在自己主动呼唤时回应。

这不只是模型能力问题，而是用户控制权和陪伴边界问题。

再回头看「裴裴」。

它所处的是养老机构环境。

一个设备可能需要面对多名老人，还要与护理人员、活动安排和机构管理流程产生联系。

于是问题就变成了：

如何让不同老人使用？

如何处理多人环境中的隐私？

怎样与护理人员分工？

设备发生故障后由谁维护？

如果 AI 对老人作出了不合适的回应，由谁发现并处理？

而 ElliQ 主要围绕个人居家生活展开，强调与一个老年用户长期互动，以及连接家属和照护者。

一个更侧重机构场景，一个更侧重个人家庭场景。

这里并不是说两者能力完全不能交叉，而是它们公开展示的典型服务环境和产品定位存在区别。

这提示我们：

陪伴产品不仅需要考虑使用者是谁，还需要考虑谁负责部署、谁承担维护，以及谁对服务质量负责。

这对于银发 AI 产品尤为重要。

因为最终使用者、购买者、服务提供者和日常维护者，可能根本不是同一个人。

如果忽略这层关系，即使聊天体验很好，也不代表产品能够长期进入养老服务体系。

07｜机器人比 App 更好吗？学术研究给出的答案并不简单

到这里，不能回避一个问题。

既然实体机器人能够提供更多感官互动，还可能融入家庭与养老服务场景，那么它们是不是天然比 App 更具有陪伴价值？

研究证据提示我们：产品形态确实可能影响效果，但还不足以形成普遍排名。

2026 年 1 月刊期的《Archives of Gerontology and Geriatrics》发表了一项关于人工智能体缓解老年人孤独感的系统综述与荟萃分析，论文由 Fu 等研究者完成。

研究纳入了 16 项研究、781 名参与者，分析人工智能体干预与老年人孤独感之间的关系。

综合结果显示，在所纳入研究的条件下，人工智能体干预总体上与老年人孤独感降低有关。

值得注意的是，研究还发现：

在分组分析中，社交机器人相比 App 或网页形态的智能体，表现出更明显的孤独感改善效果，组间差异达到统计显著。

动物形态与人形智能体之间，也观察到了显著的效果差异。

这项研究至少说明：

我们不能简单地认为，只要底层 AI 能力相同，产品采用什么形态就无关紧要。

但另一项研究又提供了需要谨慎理解的证据。

2025 年，《The Gerontologist》发表了 Mehrabi 等人的社交机器人荟萃分析，综合了 19 项研究、1083 名参与者的数据。

研究总体上也观察到社交机器人干预与老年人孤独感降低有关，但在其调节分析中，没有发现机器人类型对效果具有统计显著的影响。

这里需要解释一个重要区别：

前一项研究比较了不同的人工智能体，其中包括实体机器人和软件形态。

后一项研究则主要研究社交机器人，讨论机器人内部不同类型的效果差异。

因此，两项研究不能简单理解为一项证明机器人更好、另一项证明机器人没有优势。

它们回答的问题本来就不同。

但放在一起，可以帮助我们更谨慎地理解产品形态的价值。

一方面，形态差异可能与实际干预效果有关。

另一方面，这种关系并不意味着同一类型的机器人一定产生相同效果，也不意味着实体形态本身就是造成效果差异的唯一原因。

因为不同研究中的参与者、干预内容、使用环境、实验设计和观察周期可能存在明显差异。

一台放在养老机构、由工作人员组织老人共同使用的机器人，与一个老人独自在家打开的 App，区别不只是有没有实体外壳。

它们的互动场景、使用动机和外部支持条件都可能不同。

所以，这些研究仍然不能直接回答：

如果把同一个 AI 模型分别装进手机和机器人，在其他条件相同的情况下，哪一种一定更好？

这个问题仍然需要更严格的对照研究。

此外，2025 年 CHI 人机交互会议发表了一篇关于老年人对话式 AI 需求的系统综述。

研究者对 86 篇相关文献进行初步分析，并从中选择 18 篇与老年人实际互动体验高度相关的研究进行深入主题分析。

研究指出，老年人既希望 AI 能够提供更自然、个性化的交流，也关心回应质量、操作障碍、隐私、控制权以及过度依赖等问题。

例如，对一些老年用户来说，语音可以降低打字负担。

但对于另一些人，唤醒方式、识别错误、方言适配、听力条件和周围环境，都可能让语音交互变得困难。

因此，「老人不习惯打字，所以应该做语音机器人」这种判断并不充分。

语音可能降低某些人的使用门槛，也可能对另一些人形成新的障碍。

产品形态确实重要，但它的价值必须放在具体用户、具体情境和具体使用效果中判断。

08｜从中外产品比较中，我看到了四种不同的陪伴产品逻辑

把国内外这些案例放在一起，我认为可以初步总结出四种值得研究的产品逻辑。

它们不是严格互斥的行业分类，而是不同产品强调的设计重点。

第一种：创造值得互动的角色。

代表案例包括星野、猫箱和 Character.AI。

它们强调人设、情境、故事与角色互动。

关键问题是：用户为什么愿意进入这个角色世界，并持续与其中的角色交流？

第二种：建立持续熟悉的个人关系。

Replika 的产品定位更突出这一点。

关键问题是：AI 怎样随着时间理解用户，又怎样避免记错、误解和过度介入？

第三种：通过养成和身体互动创造陪伴体验。

芙崽和 LOVOT 展示了不同的探索方向。

关键问题是：用户能否通过养成、触摸、目光和日常互动形成持续的积极体验？这种价值是否足以支撑硬件成本？

第四种：让陪伴融入日常生活和服务。

ElliQ 与重庆「裴裴」提供了不同的银发场景案例。

关键问题是：AI 能否在真实生活和服务流程中持续发挥作用，同时尊重用户的控制权、隐私和人与人之间的联系？

需要注意，一个产品可能同时具有多种逻辑。

Replika 也有虚拟角色。

Character.AI 也在发展记忆能力。

实体机器人也可能兼具娱乐、情感交流与生活辅助功能。

因此，这四种逻辑并不是为了给所有产品贴上固定标签。

它们更适合帮助我们追问：

一款产品究竟把什么作为陪伴价值的核心？为了交付这种价值，它选择了怎样的交互方式和生活场景？

这是比简单比较功能数量更值得产品经理研究的问题。

09｜如果重新设计一款陪伴 Agent，我会先问什么？

研究到这里，我认为选择产品形态之前，至少应该回答四个问题。

第一，用户为什么需要它？

是希望获得角色娱乐、日常倾诉、兴趣交流、宠物养成，还是生活辅助？

不同需求对应的互动方式，可能根本不一样。

第二，用户愿意怎样与它相处？

希望主动打开 App？

希望通过语音交流？

希望触摸和携带一个实体设备？

还是希望 AI 主动参与日常生活？

这些偏好需要通过真实用户研究确认。

第三，这段互动应该保持什么边界？

AI 是否可以主动联系用户？

应该记住哪些信息？

可以把自己塑造成多么亲密的角色？

在什么情况下应该停止追问？

这些问题并不会因为产品做成了玩具或机器人而自动得到解决。

第四，我们怎样证明这种形态创造了实际价值？

用户是否愿意持续使用？

是否获得了所期待的体验？

是否带来明显的操作负担？

有没有产生不恰当的依赖、隐私风险或现实关系影响？

增加硬件后带来的价值，能否覆盖额外的使用、维护和服务成本？

我认为，这些问题应该先于「是否要做机器人」得到回答。

而且从商业角度看，产品形态还决定了一家公司最终要承担什么样的经营责任。

软件可以通过版本更新持续改进。

实体硬件却需要面对制造、库存、运输、故障维修和长期售后。

对于陪伴产品来说，持续运营尤其重要。

如果用户已经与一个 AI 形成长期使用习惯，而产品突然停止服务、丢失记忆，或者熟悉的互动方式被改变，这种影响就可能超出普通软件功能失效的范围。

所以，一款产品如果把「长期陪伴」作为重要承诺，就必须认真考虑长期服务的可靠性。

越是希望用户建立长期关系的产品，越不能只在产品设计阶段讨论亲密感，而忽略服务中断后的责任。

写在最后

回到开头的问题：

为什么有的 AI 陪伴产品做成 App，有的做成玩具，有的做成机器人？

研究这些中外案例后，我不认为答案只是技术路线不同。

更深层的区别，在于它们对于用户需求、互动方式、关系设计和生活场景有不同的理解。

有的希望用户探索丰富的虚拟角色。

有的希望成为一个持续熟悉用户的伙伴。

有的通过养成和身体互动创造陪伴体验。

还有的尝试进入家庭与养老服务场景，成为日常生活的一部分。

不同方式都可能具有价值，也都存在各自的限制。

我尤其不认同一种简单的技术进化论：

文字聊天是第一阶段，语音是第二阶段，虚拟人是第三阶段，实体机器人就是最终形态。

目前没有充分证据证明所有陪伴产品都会沿着这样的路线发展。

技术能力的增强确实能够创造新的可能性。

但用户是否需要这些可能性、愿不愿意为它们付出成本，以及它们是否真正改善生活，是另一回事。

我现在更倾向于认为：好的陪伴产品，不是让 AI 拥有尽可能多的人的特征，而是让它以适合用户的方式，在适当的时间和情境中，提供有价值、有边界、能够持续兑现的互动体验。

对于银发陪伴而言，这一点尤其重要。

我们不应该因为老人可能不习惯打字，就默认他们一定需要语音机器人。

也不应该因为机器人能够主动问候，就认定这种主动性一定会让老人感到温暖。

真正应该先回答的，是老人究竟希望获得什么，愿意怎样使用，以及哪种方式不会给他们增加不必要的负担。

这才是产品形态选择的起点。

下一篇，我们将走进具体的陪伴 AI 产品，进一步研究它们各自的用户定位、互动设计、关系机制和商业模式。

因为看懂产品为什么长成不同的样子，只是第一步。接下来更重要的是判断：这些设计究竟为用户创造了什么价值？