超越聊天記錄：Honcho 如何解決 LLM 應用的個性化挑戰

想像一下，你向你的祖母、你的教授和你的青少年解釋量子物理，你不會用相同的詞彙、例子或節奏來說明。你會根據對象的不同，直覺性地調整你的溝通方式。這正是當今大型語言模型應用中所缺少的——而這也是Plastic Labs新推出的平台Honcho旨在解決的核心問題。

在4月11日，AI新創公司Plastic Labs宣布完成一輪由Variant領投、White Star Capital、Betaworks、Mozilla Ventures、Seed Club Ventures、Greycroft和Differential Ventures參與的$5.35百萬Pre-Seed募資。天使投資人包括Scott Moore、NiMA Asghari和Thomas Howell也加入了此輪融資。同時，該公司開放了Honcho的早期測試版，這是一個個人化AI身份平台，標誌著LLM應用最終能更好理解用戶的重要里程碑。

真正個性化需求日益增加的LLM應用

由LLM驅動的軟體爆炸性成長帶來了一個意想不到的問題：這些應用強大但本質上缺乏人性化。治療助手需要理解你的情緒狀態和溝通風格。教育導師必須知道你最適合的學習方式。購物伴侶應該了解你的偏好和瀏覽習慣。然而，大多數開發者在建立這些應用時，面對的是一個碎片化的環境，沒有標準解決方案。

目前，團隊們拼湊臨時系統來存儲用戶資料——通常埋藏在對話記錄中，並在需要時取用。每個組織基本上都從零開始，建立自己的用戶狀態管理基礎設施。結果是行業內浪費了大量工程資源，無數團隊在重複發明同一個輪子。更糟的是，即使開發者採用向量資料庫和檢索增強生成（RAG）等先進技術，也只能調出過去的對話，無法真正捕捉更深層的用戶特徵：溝通偏好、學習模式、情感觸發點或個性細節。

治療應用、教育助手、閱讀平台和電子商務工具已經在Honcho的封閉測試隊列中等待——數百個應用涵蓋多種場景，都面臨同樣的瓶頸。

Honcho的認知科學方法如何改變遊戲規則

這正是Honcho成為轉折點的原因。這個平台作為一個即用型解決方案，開發者可以直接整合到他們的LLM應用中，而無需從零建立用戶建模基礎設施。一旦連接，開發者就能獲得豐富且持久的用戶資料，這些資料比傳統方法能捕捉到更多細節。

關鍵的差異在於平台的基礎：它借鑑了認知科學的先進技術。Honcho不僅僅存儲對話歷史或將用戶互動嵌入向量資料庫，而是構建更深層次的用戶模型。這些資料可以用自然語言查詢，使LLM應用能根據個別用戶特徵，動態調整行為、語調和溝通方式。

工程上的好處很明顯：Honcho抽象化了用戶狀態管理的複雜性，讓開發團隊能專注於核心應用邏輯，而非基礎設施。但其影響遠不止於單一應用的便利。由Honcho產生的豐富抽象用戶資料，創造了一個行業長期追求但難以實現的目標：通往真正互通的共享用戶資料層的途徑。

共享資料層的問題：為何先前的嘗試失敗

歷史上，建立共享用戶資料層的嘗試因兩個根本原因而失敗。

第一，互通性障礙。 傳統的用戶資料通常與特定應用場景緊密綁定，難以跨平台轉移。你在X上的社交網絡——由你追蹤的人決定——對你的LinkedIn專業網絡幾乎沒有價值。資料無法轉換。Honcho捕捉的是更高層次、更普遍的用戶特徵，能在任何LLM應用中運用。例如，如果一個教育平台發現你最適合用比喻學習，那這個洞察對你的治療助手也很有價值，能用故事講述來更有效溝通。這些特徵在完全不同的用例中都適用。

第二，冷啟動問題。 早期的共享層無法獲得推廣，因為早期用戶看不到即時利益。吸引第一批應用——這對產生有價值的用戶資料至關重要——需要承諾一個尚未存在的網絡。Honcho通過先解決個別應用的「一階問題」來避開這個雞生蛋、蛋生雞的循環。當足夠多的應用連接時，網絡效應自然產生，第二階問題也會迎刃而解。新加入平台的應用不再面臨冷啟動的阻力；它們從一開始就繼承豐富的用戶資料，並能存取日益增長的智慧層，而無需自行訓練模型。

建設基礎設施：Plastic Labs的策略路線圖

公司的策略反映了這一階段性方法。起初，重點仍在解決個別應用的用戶狀態管理核心問題。隨著採用率提升，越來越多的應用連接到Honcho，團隊將逐步推出一個共享資料層，供願意參與的應用使用。

這個共享層引入了一套基於區塊鏈機制的激勵結構。早期存取層的所有權股份，讓應用能分享其成長和網絡價值。同時，區塊鏈的去中心化架構確保系統的可信度和透明度，防止中心化的門檻者抽取過多價值或開發利用共享資料的競爭產品。

這種策略借鑑了團隊過去的經驗。當開發Bloom——一款個性化的聊天導師應用時，Plastic Labs團隊親身體會到在不了解學生學習風格和個別需求的情況下，建立智能導師的挫折。Honcho正是從這個洞察中誕生——每個LLM應用開發者最終都會面臨的根本限制。

下一步：從單一應用到網絡效應

已有數百個應用涵蓋戒癮康復、教育輔導、閱讀協助和電子商務平台，已在Honcho的候補名單上。每個應用代表不同的用例和用戶群，但都面臨同樣的需求：真正理解他們在與誰對話的LLM應用。

作為主要投資者的Variant，以及由總法律顧問Daniel Barabander代表的公司，幫助闡述了Honcho的願景，認可Plastic Labs的成就：一支在AI驅動軟體用戶建模方面具有專業經驗的團隊，現在推出的基礎設施可能重塑整個LLM應用生態系統的個性化方式。

LLM應用中的個性化挑戰不再是理論——它已成為限制真正有用、具情境感的AI體驗創造的核心瓶頸。Honcho代表了第一個能在大規模範圍內解決此問題的廣泛可用方案，有望開啟一個超個性化、真正理解用戶的LLM應用新時代。