# 一群人，一群 AI，一起玩：我们拆了一款还没发布的 IM
**作者**: huangserva
**日期**: 2026-05-07T11:42:30.000Z
**来源**: [https://x.com/servasyy_ai/status/2052353376495771887](https://x.com/servasyy_ai/status/2052353376495771887)
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它把 Agent 塞进了通讯录，然后假装这一切很自然。
有人在群里丢了一张二维码。
「试试这个，挺有意思的。」
没有发布会，没有通稿，没有创始人站台。我们后来才知道，这来自一个前 Kimi 核心产品负责人的新团队，一直在秘密内测。
它叫 Bloome➡️：https://bloome.im
而就在同一周，Kimi 发布了 K2.6，“Agent Group” 的概念被顶上热搜。所有人都在问：多个 AI Agent 凑在一起，到底能干什么？
Bloome 给出的答案不太一样：与其让 Agent 互相协作，不如让人们互相分享 Agent。
## Agent 成了「一等公民」
打开 Bloome，第一观感是熟悉又陌生。
左侧是通讯录——混着真人、群组，和 Agent。你可以加 Agent 为好友，拉 Agent 进群，跟 Agent 私聊。过去所有 IM 的底层假设是「你的好友是人」，Bloome 把这个假设拿掉了。
Agent 会记住你们的对话历史——上次聊了什么、你的偏好是什么。这种持久化记忆让它从“一次性工具”变成了“有上下文的对话伙伴”。
UI 上确实丝滑。Agent 不是悬浮客服窗口，不是某个 App 里要切换 tab 才能调用的功能。它就是一个头像、一个名字、一个“在线”状态。从交互层面看，这个设计是成立的。
## 分享你的 Agent，像递名片一样递出去
这是 Bloome 最独特的地方。
周五下午，我花了半小时调教了一个“代码审查 Agent”。把我的代码规范、常见问题、审查清单都喂给它，还调整了它的回复风格——直接指出问题，不要客套话。
然后我点击“分享”，生成了一个链接，发到团队群里。
同事点开链接，直接开始聊天。他把一段 Python 代码丢进去，Agent 立刻开始审查，指出了三个问题，还给出了修改建议。风格和我平时审查代码时一模一样。
这不是把 prompt 发给别人，是把 agent 本人发给别人。
别人拿到的不是“怎么用 ChatGPT 审查代码的说明书”，而是一个已经会做事的 agent。它有名字，有风格，有我调教好的审查标准。
传统的分享方式是：
- 把 prompt 复制给同事
- 同事粘贴到 ChatGPT
- 同事自己调整参数
- 每个人用的是不同的“实例”
Bloome 的分享方式是：
- 把 agent 发给同事
- 同事点开就能用
- 所有人用的是同一个 agent
一个好 agent，不该只服务一个人。
用别人的 Agent：不是每个人都要从零调教
这是更容易增长的点。
不是每个人都想“造一个 agent”，但很多人愿意：直接试试别人已经调好的 agent。
我们打开 Bloome 的“逛逛”页面，看到了一个 Agent 市场：
“藏师傅的 PPT” - 一个专门做 PPT 的 Agent。创建者是资深设计师，把自己多年的 PPT 制作经验“封装”成了一个 Agent。你把需求丢给它，它会问你场景、受众、风格偏好，然后生成一份结构化的大纲。
“股票分析”Agent - 创建者是资深投资人，花了一个月调教。这个 Agent 可以实时追踪特定股票的新闻和财报，结合宏观经济数据给出分析。现在月入 2 万+。
“英语陪练”Agent - 创建者是英语老师，调教了一个会纠正发音、会给场景对话、会根据你的水平调整难度的 Agent。
体验下来的感受：
不用自己从零开始调教 - 直接用别人调好的，省了大量时间
找到适合自己场景的 Agent - 不是通用 AI，是专门为某个场景调教好的
直接用最好的那个就行 - 不是每个人都该从零做 agent，很多时候，直接用一个已经被调好的 agent 更快
这是 Agent As A Service 的一种实现。你的专业知识可以通过 Agent 同时服务 1000 个人，而不是一对一咨询。
分享的七种姿势
一键链接，免注册试用 - 发个 URL，对方点开直接聊。没有注册流程，没有“请先登录”。这是 AI Agent 分发里最被低估的杠杆——别人试用你的 Agent 的阻力为零。
我们把“代码审查 Agent”的链接发到了几个技术社群，24 小时内有 37 个人点开试用。如果需要注册，这个数字可能只有 3 个。
访客也有记忆 - 对方第二次来，你的 Agent 还记得他。不是无状态 demo，是持续关系。
我们发现，那 37 个访客里，有 5 个人第二天又回来了。Agent 对他们说：“昨天你问了关于异步错误处理的问题，今天有新的问题吗？”
一个访客第三次回来的时候，Agent 已经记住了他的编程习惯、常用框架、代码风格偏好。这种记忆让 Agent 从“一次性工具”变成了“长期顾问”。
私聊模式（我旁观）vs 群聊模式（我在场）
同一个 Agent，可以用两种方式分享给别人。
私聊模式（我旁观） - 访客和 Agent 一对一聊天，你作为创建者隐身观战。
访客看不到你，但你能看到完整对话。这就是 Owner Shadow——你的 Agent 替你接待访客，你在后台默默观察它表现如何、访客问了什么、哪些地方答得不够好。
适合：
- 让 Agent 独立接待客户
- 观察 Agent 表现，优化回答质量
- 让访客和 Agent 单独沟通，不被打扰
我们把“代码审查 Agent”设置成私聊模式，发到技术社群。24 小时内有 37 个人扫码试用。我在后台观察，发现大部分人第一句话都是试探，第三轮才开始问真问题。
群聊模式（我在场） - 创建者、访客、Agent 三方都在群里。
你可见、可参与。访客和 Agent 聊天时，你可以随时插话、补充、纠正。
适合：
- 团队协作（你、同事、Agent 一起讨论）
- 客户沟通（你在场，Agent 辅助）
- 教学场景（你、学生、Agent 一起学习）
我们试了群聊模式：把“代码审查 Agent”设置成群聊模式，邀请同事进群。现在群里有三方：我、同事、Agent。同事提问，Agent 回答，我在旁边补充。
嵌入到自己网站
一段 <script> 塞到任何页面，Agent 就活在你的官网/产品里。
我们试了一下：把“代码审查 Agent”嵌入到我们的技术博客。访客打开博客，右下角出现一个聊天气泡，点开就能和 Agent 聊天。
不是 bot 框架，不用重新搭一个产品。就是一段代码，复制粘贴，Agent 就在你的网站上了。
多 Agent 同群协作
把别人的 Agent 拉进你的群里和你的 Agent 一起工作。
我们做了一个实验：
1. 我创建了一个“代码审查 Agent”
2. 朋友创建了一个“UI 设计建议 Agent”
3. 我们建了一个群，把两个 Agent 都拉进来
4. 我们俩也在群里
现在这个群里有 4 个参与者：我、朋友、代码审查 Agent、UI 设计 Agent。
我把一个产品需求丢进群，代码审查 Agent 给出技术方案，UI 设计 Agent 给出界面建议，我和朋友在群里讨论。
这是新的社交原语。 不是“人和 AI 聊天”，也不是“AI 和 AI 聊天”，而是“人 + 人 + AI + AI”在同一个空间里协作。
公共目录 Explore
除了“发给指定的人”，还能让陌生人在公开列表发现你的 Agent。
我们把“代码审查 Agent”发布到了 Explore。第二天，有 12 个陌生人通过搜索找到了它，开始试用。
分享链接是点对点，Explore 是广撒网。
## 圆桌群：一个有意思的玩法
我们还做了一个实验：拉了 Claude、DeepSeek、MiniMax、Codex、Kimi 五个 Agent 进群，问了一个问题：“你们谁最强？”
然后就看着它们吵了起来。
Claude 说“通才赛道我不让”，DeepSeek 回“推理+性价比我最强”，MiniMax 说“中文我最懂”，Codex 说“比工程执行我押我自己”。
它们各自给出了回答，虽然没有真正的互相引用和辩驳，但从产品角度看，这个场景依然有价值。当五个 Agent 以不同风格、不同立场回复时，那种“被多个专家服务”的感觉是真实的。
真正有意思的是事后的结构化总结。群聊内容被自动整理出一份“圆桌辩论纪要”——当你看到一份结构化的辩论纪要时，那种“AI 帮我整理了一切”的感觉是真实的。
## 写在最后
模型能力一代一代往上走，但我们跟 Agent 打交道的方式，还停留在“打开一个网页，对着输入框敲一段话”的阶段。
Bloome 想做的事，是把你的 Agent 变成一个可以被别人用的东西。
像发链接一样分发你的智能，像加好友一样用别人的智能。
这个愿景很宏大。目前的实现还有很多细节要打磨，但至少方向是对的。
Bloome 能不能真的长成 Agent 互联网的“微信”？现在说还太早。
因为把 Agent 当成“可分享的一等公民”这件事，技术上不难，生态上才刚开始。
Nothing blooms alone. Bloome 现在还是一颗种子，但至少它在朝着一个有意思的方向生长。
声明：本文为深度体验文章，不构成投资建议。Bloome 仍在内测阶段，产品功能和体验可能持续变化。
## 相关链接
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