累计融资超2亿美元，Today AI从今天开始越来越懂你

近日，Personal AI（个人AI助理）企业Today AI宣布，其累计融资额已突破2亿美元，投资方阵容包括IDG资本、腾讯、五源资本、蚂蚁集团、红杉中国、传音控股、同歌创投以及上海交大菡源资产。

这笔资金的到位，正值个人AI助理领域热度持续攀升之际。过去一年间，AI已从简单的问答模式演进为能够执行指令的工具，诸如搜索邮件、调用日历、操作电脑等能力逐渐成为标配。近一个月内，个人AI助理在海外市场迅速崛起，成为继AI Coding之后备受追捧的应用方向，科技巨头纷纷布局，资本也加速涌入。

这一热潮旨在解决一个长期存在的核心问题：无论是问答还是执行指令，其前提都是用户主动提供需求和背景信息。Today AI希望改变这一模式：记住用户曾提及的目标和近期状况，在恰当的时机主动提出下一步行动建议。

在国内AI赛道中，Today AI选择将个人AI助理作为独立产品进行开发，并将其视为公司的核心方向。作为国内最早探索这一领域的创业团队，Today AI致力于打造个性化的主动式AI系统，为每位用户提供更懂其需求、更具主动性的AI助理。

“能力已经具备，但信任关系尚未建立。”Today团队曾这样解释他们的出发点。

AI能完成的任务越来越多，但有效使用它仍需投入不少精力：先想清楚要问什么，再重复背景信息，下一次又得从头开始。Today AI的目标是帮助用户省去这部分精力，并在合适的时机主动提供协助。

要实现这一目标，需要在日常使用中逐步磨合。这也是Today AI选择先将产品交付给用户的原因：9月开启海外公测，9月24日国内版上线，直到这次才正式披露融资消息。此前，已有不少用户利用它规划工作、安排旅行、管理健身和日程，产品也在这些真实生活场景中接受了检验。

记住你的过往，也跟上你的当下

一个人需要何种帮助，往往取决于他当前所处的具体情境。

旅行时，第二天的行程可能到晚上才开始考虑；假期结束后，恢复运动的计划也需要根据近期状态调整。许多需求随生活变化而逐渐浮现，很难提前转化为明确的AI指令。

这对个人AI助理提出了更高要求：既要记住用户分享过的经历和偏好，也要跟上他近期的安排和状态。 将两者结合起来，AI才有可能及时提出值得关注的事项。

一位旅居西藏的用户，曾请Today AI整理过旅行照片等资料。不久后，他正考虑第二天的行程。当晚，Today AI在简报中主动推荐了一份当地藏民常去的小众寺庙清单，并附上了大巴发车时间、开放时段以及适合拍摄的光线时间。

这个推荐令他颇感惊喜，因为这些寺庙恰好符合他的兴趣。之前整理的照片和旅行经历，在这次出行中派上了用场。

据Today团队介绍，产品主要记住的是用户主动分享的基本情况，以及在过往互动中表现出的偏好。这些记忆由用户自行管理。用户可以查看Today AI记录的个人情况和偏好，修改不准确之处，也可以删除不希望保留的内容。

但要真正提供帮助，还需结合用户当前的状况。

一位长期练习拳击的用户，习惯与Today AI一起分析运动记录，并接入了自己的健康数据。节后复工第一天，Today AI注意到她国庆期间运动量明显减少，便在晨间简报中提醒她：恢复训练时不要急于提高强度。

这句提醒看似简单，却考虑到了用户近期生活状态的变化。即使面对同一个人，适合的建议也可能因时间和情境而异。

然而，主动服务也考验AI的判断力：哪些信息值得长期保留，哪些需要及时更新？何时应该提醒，哪些事情又不必打扰用户？

这些细微的判断，决定了AI能否在合适时提供帮助，也影响着它能为用户减轻多少日常负担。

降低委托成本，让更多事情值得交给AI

许多事情委托给AI时，仍需反复解释背景、确认进度，付出的精力可能比亲自动手还多。Today团队将这部分代价称为“委托成本”，并希望将其降低，让用户更自然地交托任务。

日程安排便是一个典型例子，计划常赶不上变化。一位备考英语六级的用户，习惯用Today AI安排备考计划和日常日程。

一次，她收到志愿者录用邮件，得知次日上午需临时参加培训。Today AI结合她此前的备考安排和新增日程，建议将原定的背单词时间调整到晚上。

她无需重新交代备考安排，也无需自行重新排程，委托成本因此降低。

这也是Today AI围绕同一个人组织信息的原因：学习与生活中的安排往往相互关联，一项临时变动可能打乱原有计划。

这一思路也体现在交互设计上。Today AI采用持续的单会话设计，用户可在同一段对话中连续交代不同事项，具体任务在后台并行推进，进展可单独查看。用户无需频繁切换会话，之前聊过的事也能继续讨论。

用Today团队自己的话来说：“你交出去，然后去过你的生活。你回来的时候，它还在。”

个人AI助理的主动性也需要明确的执行边界。在备考案例中，Today AI仅给出调整建议，是否修改由用户决定。涉及支付和重要决定，同样先由用户确认，再执行相关操作。

降低委托成本，是为了让更多人真正用好AI，将精力留给更重要的事。要做到这一点，AI仅帮一次忙远远不够。

长期提供帮助，靠的是看不见的功夫

要让这种帮助持续发生，AI需要准确记住用户情况，及时提供提醒，并顺利完成任务。

Today团队也在为此持续投入。在记忆管理上，通过Dreaming机制、压缩和更新，减少过时信息对判断的干扰；在主动提醒上，根据用户对推送的阅读和回复情况调整策略，减少无效打扰。

同时，团队也在打磨系统基础设施、任务队列和跨设备通信，确保长时间运行的任务不卡顿、不丢失，进展随时可查。

在Today AI看来，个人AI助理需要优秀的产品、合适的模型和扎实的基础设施共同支撑。做出一次惊艳的演示不难，难的是每天都提供有效帮助，这部分功夫大多不易被外界察觉。

对于需要长期了解用户的个人AI助理而言，还有一个更值得回答的问题：使用时间越长，AI是否真的会越来越懂你？

一次性AI任务通常可根据交付结果评估效果，但个人AI助理还需考察时间带来的变化：随着历史信息不断积累，下一次的建议是否更贴切，能否更准确地发现需求并完成任务？

为此，Today AI构建了一套模拟用户评估体系：模拟用户拥有连续的生活经历，团队分别对比AI在没有历史信息、只有个人画像、积累了30天交互历史这三种情况下的表现，观察其帮助效果如何变化。

Today AI希望通过此方法验证，长期积累的记忆能否转化为更准确、更有效的帮助。团队表示，相关研究方法、测试场景和阶段性结果将逐步公开，也欢迎更多研究者、开发者和用户共同检验。

如今的Today AI仍有许多需要打磨之处。操作是否顺手、对话是否流畅、功能提示是否清晰，都是团队根据用户反馈持续改进的地方。

Today AI坦言，现在还只是起点。要让AI长期理解一个人，在合适时提供帮助，产品、模型和工程上仍有大量工作要做。

累计超2亿美元的融资，使Today AI有条件将这件需要长期投入的事继续下去，也让团队得以朝着“人人智能”的愿景一步步迈进——让更多人用得起、用得好AI，即使不熟悉技术，也能获得属于自己的帮助，把更多时间留给自己在意的生活。

当下，这支不断前行的团队也在招募更多同行者。如果你也对这样的未来感到兴奋，愿意长期投入、亲手将其变为现实，欢迎加入Today AI。