近日，个人AI助理企业Today AI宣布，其累计融资额已突破2亿美元。参与本轮及此前融资的机构包括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。
此次融资恰逢个人AI助理市场持续升温。过去一年间，AI已从简单的问答模式演进为能执行指令的助手，包括搜索邮件、调用日历、操控电脑等基础功能。就在近一个月内，个人AI助理在海外市场成为继AI编程之后又一备受追捧的应用方向，科技巨头纷纷布局，资本也在加速涌入。
这场热潮试图解决一个长期存在的难题：无论是问答模式还是指令执行，其起点都是用户主动提供需求和背景信息。Today希望采用不同方式：记住用户曾提及的目标和近期状况，在恰当的时候主动提出下一步建议。
在国内AI赛道中，Today AI选择以个人AI助理为核心，打造独立产品并将其作为公司战略定位。Today AI是国内最早探索这一方向的创业团队。该团队致力于开发个性化的主动式AI系统，为每位用户提供更贴心、更主动的AI助理。
“能力已经具备，但关系尚未建立”，Today团队曾这样解释其创业初衷。
AI能完成的任务越来越多，但充分利用它仍需付出不少努力：用户需先想清楚问题，再重复交代背景，下次往往又要从头开始。Today希望帮助用户省去这部分精力，并在合适时机主动提供帮助。
要实现这一点，需要在日常使用中逐步磨合。这也是Today选择先让用户使用产品的原因：9月开启海外公测，9月24日国内版上线，直至此次才正式披露融资信息。此前，已有不少用户利用它规划工作、旅行、健身和日程管理，产品也在这些真实生活场景中接受考验。
一个人需要何种帮助，往往取决于他当前所处的环境。
旅行时，第二天的行程可能到晚上才开始规划；假期结束后，恢复运动的计划需根据近期状态调整。许多需求随生活变化而逐渐显现，难以提前转化为明确的AI指令。
这对个人AI助理提出了更高要求：既要记住用户分享的经历和偏好，也要跟上其近期的安排和状态。将两者关联起来，AI才能在关键时刻及时提出值得关注的事项。
一位旅居西藏的用户，此前曾请Today整理旅行照片等资料。最近，他正考虑第二天的行程。当晚，Today在简报中主动推荐了一份当地藏民常去的小众寺庙清单，并附上大巴发车时间、开放时段及适合拍摄的光线条件。
图源@ahazal用户截图，经授权使用
这个推荐令他颇感惊喜，因为这些寺庙恰好符合他的兴趣。此前整理的照片和旅行经历，在这次出行中正好派上用场。
据Today团队介绍，产品主要记录用户主动分享的基本信息，以及在过往互动中表现出的偏好。这些记忆由用户管理。用户可以查看Today记录的个人情况和偏好，修改不准确之处，或删除不愿保留的内容。
但要真正提供帮助，还需结合用户当前状况。
一位长期练习拳击的用户，平时习惯与Today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：恢复训练时避免急于提高强度。
这句提醒看似简单，却考虑到了用户近期生活状态的变化。即便是同一个人，适合的建议也可能因时间和情境而异。
但主动服务对AI的判断力提出了更高考验：哪些信息值得长期留存，哪些需要及时更新？何时应提醒，哪些事情又不必打扰用户？
这些细微判断决定了AI能否在合适时机提供帮助，也影响着它能为用户减轻多少日常负担。
许多事务委托给AI，需反复解释背景、确认进度，付出的精力可能比亲力亲为还多。Today团队将此代价称为“委托成本”，并希望将其降低，让用户更自然地交托任务给AI。
日程安排便是一个典型例子，计划常赶不上变化。一位正在备考英语六级的用户，习惯用Today安排备考计划和日常日程。
有一次，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至晚上。
她无需重新交代备考安排，也不必自行调整日程，委托成本由此降低。
这也是Today围绕同一个人组织信息的原因：学习与生活安排往往相互关联，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务，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，此前讨论过的事项也能继续处理。
用Today团队的话来说：“你交托出去，然后去过你的生活。你回来时，它仍在。”
个人AI助理的主动性也需要明确的执行边界。在备考例子中，Today仅提供调整建议，是否采纳由用户决定。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，旨在让更多人真正用好AI，将精力留给更重要的事。要实现这一点，AI仅帮一次忙远远不够。
要让此类帮助持续发生，AI需准确记住用户情况，及时提供提醒，并顺利完成任务。
Today团队正为此持续投入。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看来，个人AI助理需靠优秀产品、合适模型和扎实基础设施共同支撑。做出一次惊艳演示不难，难的是每天都提供帮助，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，还有一个更值得探讨的问题：使用时间越长，AI是否真能越来越懂你？
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，下一次提供的建议是否更贴切，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、仅有人物画像、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希望通过这套方法验证，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仍有不少需要打磨之处。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完善的内容。
Today坦言，现在仅是起点。要让AI长期理解一个人，在合适时机提供帮助，产品、模型和工程上还有很多工作要做。
累计超2亿美元的融资，使Today有条件将这项需长期投入的事业继续推进，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，也能获得专属帮助，将更多时间留给自己珍视的生活。
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。
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