把AI当助手，构建"多人+多Agent"协作组合
随着AI技术发展，大模型逐步具备了多轮理解与复杂协作的能力。以 OpenAI、Google、Microsoft，以及国内阿里、百度为代表的一线厂商，都将 AI 定位为"公共工具"，嵌入到群聊等协作空间。
去年底，OpenAI 为 ChatGPT 推出的群聊功能，就是一个典型的"多人协作空间"。在这个空间里，多个用户可以共同与 ChatGPT 互动，协同完成一项任务。比如，一个团队可以用它来共同策划一场市场活动，AI 负责根据讨论内容生成方案、总结要点、甚至草拟邮件。
在这个过程中，ChatGPT 不主动"闲聊"，也不会试图建立情感连接。你可以通过@ChatGPT 召唤它，确保它在关键时刻回应你的需求。同时，它也能自行判断该不该说话。
Microsoft 的路径更加企业化。Copilot 被深度嵌入 Teams、Word、Excel 等协作工具中，在会议记录、文档共创、任务拆解等场景里充当实时助理。Copilot 可以自动生成会议纪要、提炼行动项，甚至在群聊中根据上下文补充数据与建议。但AI始终以"生产力插件"的身份存在，而非群聊中的独立角色。
Google 则延续了 Workspace 的协作传统，将 Gemini 融入 Gmail、Docs、Meet 等产品。在多人文档或会议场景中，Gemini 可以帮助用户实时总结讨论内容、生成草稿、提取重点。这种设计同样强调 AI 的工具属性。
三者的共同点在于：AI 被放置在任务流程节点上，成为默认可调用的能力模块。这条路径的核心逻辑是"AI 即效率"。AI不是群成员，而是群助手。它的价值在于精准地响应指令，高效地完成任务，而非真正进入到人类的关系网络中。
在国内，阿里和百度也在这一方向上进行探索。阿里旗下 UC 浏览器开始内测"AI 群聊"功能，从网传截图来看，默认成员包含"小优"、夸克 AI、通义千问、Deepseek 等多个智能体。目前 UC 的 AI 群聊尚不融合真人用户，更像是将内部模型能力进行整合。
百度的逻辑则与其"搜索"基因一脉相承。其"文心一言"App 内测的"多人、多 Agent 群聊"功能，更侧重于信息获取与处理。用户在一个群聊中，可同时调用"群聊助手""私人助手""健康管家"等多个智能体解决复杂问题。这如同把传统的"搜索框"，升级为一个多智能体协作的工作台。
从这些产品的形态来看，表面是"群聊"，本质上是在将原本分散在不同工具中的 AI 能力，聚拢到统一的协作空间，构成以任务为导向的"多人 + 多 Agent"协作组合。
这一路径是当前相对稳妥和成熟的落地模式。但它的挑战同样明显：当各家大模型能力逐渐趋同，当群聊协作、上下文理解成为行业标配，工具型 AI 很容易陷入"谁都好用，但谁都可被替代"的境地。
