览个性化 AI 身份平台 Honcho:如何让 LLM 应用开启超个性化体验?

4/16/2025, 2:41:08 AM
Plastic Labs 宣布完成 535 万美元 Pre-Seed 轮融资,并推出个性化 AI 身份平台 Honcho。Honcho 旨在为大规模语言模型(LLM)应用提供个性化解决方案,帮助开发者轻松实现 LLM 应用的个性化。通过即插即用的方式,Honcho 解决了开发者通常需要从零开始建立用户建模的问题,提供丰富且持久的用户画像。

TL;DR

随着大规模语言模型的兴起,软件对个性化的需求前所未有地增长。而Plastic Labs推出的Honcho平台以“即插即用”的方式,旨在让开发者不再重复造“轮子”即可获取深度用户画像。

北京时间4月11日,AI初创公司Plastic Labs宣布完成535万美元Pre-Seed轮融资,由Variant、White Star Capital和Betaworks领投,Mozilla Ventures、Seed Club Ventures、Greycroft与Differential Ventures等参投,天使投资人包括Scott Moore、NiMA Asghari与Thomas Howell。与此同时,其个性化AI身份平台“Honcho”已正式开放早期访问。

由于项目尚处于早期,整个加密社区都对 Plastic Labs 知之甚少。而在Plastic通过 X 发布上述融资及产品动态的同时,其主要投资方 Variant 的总顾问兼投资合伙人 Daniel Barabander 也对该项目及其Honcho平台做出了深入解读。以下为原文内容:

随着大规模语言模型(LLM)应用的兴起,软件对个性化的需求前所未有地增长。这类应用依赖自然语言,而自然语言会根据交谈对象而变化——就像你向祖父母解释数学概念时的措辞,与向父母或孩子解释时截然不同。你会本能地根据听众调整表达,而 LLM 应用也必须同样“懂”它们在和谁对话,才能提供更有效、更贴合的体验。无论是疗愈型助手、法律助理,还是购物伴侣,这些应用都需要真正理解用户,才能发挥价值。

然而,尽管个性化至关重要,目前市面上并没有现成的解决方案可供 LLM 应用进行调用。开发者往往不得不自建各种零散系统,将用户数据(通常以会话日志形式)存储起来,并在需要时检索。结果是每个团队都要重复造轮子,自己搭建用户状态管理基础设施。更糟糕的是,像将用户交互存入向量数据库并做检索增强(RAG)之类的方法,只能回忆起过去的对话,却无法真正把握用户本身的兴趣、沟通偏好、语气敏感度等深层特征。

Plastic Labs 带来了 Honcho,一款即插即用的平台,让开发者能够轻松为任何 LLM 应用实现个性化。开发者无需再从零开始构建用户建模,只要集成 Honcho,便能立即获得丰富且持久的用户画像。这些画像比传统方法更为细腻,得益于团队借鉴了认知科学的先进技术;而且它们支持自然语言查询,让 LLM 能灵活地根据用户画像调整自身行为。

通过将用户状态管理的复杂性抽象掉,Honcho 为 LLM 应用开启了超个性化体验的新高度。但它的意义远不止于此:Honcho 生成的丰富抽象用户画像,也为长期以来难以实现的“共享用户数据层”铺平了道路。

历史上,共享用户数据层之所以失败,主要有两点:

  • 缺乏互操作性:传统用户数据往往高度依赖具体应用场景,难以跨 App 迁移。例如,社交平台 X 可能根据你关注的人来建模,但这套数据对你在 LinkedIn 上的职业网络毫无帮助。而 Honcho 捕捉的是更高阶、更通用的用户特质,可无缝服务任何 LLM 应用。比如,如果一款辅导应用发现你最适合用类比学习,那么你的治疗助手也能利用这一洞见更有效地与您沟通,尽管两者的场景截然不同。
  • 缺乏即时价值:以往的共享层在早期难以吸引应用接入,因为它们并未为先行者带来实质收益,而先行者正是生成有价值用户数据的关键。Honcho 则不同:它先解决单个应用的用户状态管理这一“一级问题”,当足够多的应用接入后,网络效应自然会带来“二级问题”的解决——新应用不仅为个性化而接入,还能一开始就利用已有的共享用户画像,彻底免除冷启动痛点。

目前,Honcho 已有数百款应用在闭测候补名单中,涵盖戒瘾教练、教育伴侣、阅读助手和电商工具等多种场景。团队的策略是:先聚焦解决应用的用户状态管理这一核心难题,再为愿意参与的应用逐步推出共享数据层。该层将采用加密激励:早期接入的应用会获得该层的所有权份额,从而分享其增长红利;同时,区块链机制也能确保系统去中心化可信,消除中心化机构抽取价值或开发竞品的担忧。

Variant相信,Plastic Labs 团队具备攻克 LLM 驱动软件中用户建模挑战的实力。该团队在开发个性化聊天辅导应用 Bloom 时,亲身体验到应用无法真正理解学生和其学习方式的问题。Honcho 正是基于这一洞察诞生,正解决每个 LLM 应用开发者都将面临的痛点。

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