超越聊天记录：Honcho 如何解决大语言模型应用的个性化挑战

想象一下，你向你的祖母、你的教授和你的青少年解释量子物理，你不会用相同的词汇、例子或节奏来对待他们。你会凭直觉根据对方是谁调整你的沟通方式。这正是当今大型语言模型应用中所缺失的——而这也是Plastic Labs新推出的平台Honcho旨在解决的核心问题。

4月11日，AI创业公司Plastic Labs宣布完成了一轮535万美元的Pre-Seed种子轮融资，由Variant领投，White Star Capital、Betaworks、Mozilla Ventures、Seed Club Ventures、Greycroft和Differential Ventures等机构跟投。天使投资人包括Scott Moore、NiMA Asghari和Thomas Howell也加入了本轮融资。公司同时开启了Honcho的早期访问权限，这是其个性化AI身份平台，标志着LLM应用最终可能理解用户的一个重要里程碑。

在LLM应用中对真正个性化需求的日益增长

基于LLM的软件爆炸性增长带来了一个意想不到的问题：这些应用强大但本质上缺乏个性。治疗助手需要理解你的情感状态和沟通风格。教育辅导员必须识别你最擅长的学习方式。购物伴侣应了解你的偏好和浏览习惯。然而，大多数开发者在构建这些应用时，面对一个碎片化的环境，没有统一的解决方案。

目前，团队们拼凑临时系统来存储用户数据——通常埋藏在对话日志中——并在需要时检索。每个组织基本上从零开始，建立自己的用户状态管理基础设施。结果是整个行业的工程努力被浪费，许多团队在重复发明轮子。更糟的是，即使开发者采用向量数据库和检索增强生成（(RAG)）等复杂方法，也只能调出过去的对话内容，无法真正捕捉用户的深层特征：沟通偏好、学习模式、情感触发点或个性细节。

治疗应用、教育助手、阅读平台和电子商务工具已经在Honcho的封闭测试队列中等待——数百个应用场景，面临同样的瓶颈。

为什么Honcho的认知科学方法改变了游戏规则

这正是Honcho成为转折点的原因。该平台作为一种现成的解决方案，开发者可以直接集成到他们的LLM应用中，而无需从零构建用户建模基础设施。一旦连接，开发者就能访问丰富、持久的用户档案，这些档案比传统方法捕捉到的细节要多得多。

关键的不同点在于平台的基础：它借鉴了认知科学中的先进技术。Honcho不仅仅存储对话历史或将用户交互嵌入向量数据库，而是构建更深层次的用户模型。这些档案可以用自然语言查询，使LLM应用能够根据个体用户的特征动态调整行为、语调和沟通方式。

工程上的优势非常明显：Honcho抽象化了用户状态管理的复杂性，解放了开发团队，让他们专注于核心应用逻辑而非基础设施。但其影响远不止于单一应用的便利。Honcho生成的丰富抽象用户档案，创造了一条行业长期追求但难以实现的路径：通向真正互操作的共享用户数据层。

共享数据层的问题：为何之前的尝试都失败了

历史上，试图创建共享用户数据层的努力因两个根本原因而失败。

第一，互操作性障碍。 传统的用户数据通常与特定应用场景紧密绑定，难以跨平台转移。你在X上的社交网络——由你关注的人定义——对你的LinkedIn职业网络几乎没有价值。数据无法转化。Honcho捕捉的是更高阶、更普遍的用户特质，这些特质在任何LLM应用中都适用。例如，如果一个教育平台发现你通过类比学习效果最好，这一洞察对你的治疗助手也很有价值，它可以用讲故事的技巧更有效地沟通。同样的特质在完全不同的用例中也适用。

第二，冷启动问题。 早期的共享层难以获得关注，因为早期采用者看不到即时的好处。吸引第一个应用——这些应用对于生成有价值的用户数据至关重要——需要承诺一个尚不存在的网络。Honcho通过首先解决单个应用的“第一阶问题”来绕过这个鸡生蛋的困境。当足够多的应用连接后，网络效应自然出现，“第二阶问题”也会迎刃而解。新加入平台的应用不会遇到冷启动的阻力；它们从一开始就继承了丰富的用户档案，直接访问不断增长的智能层，而无需自己训练模型。

构建基础设施：Plastic Labs的战略路线图

公司的战略反映了这种阶段性的方法。最初，重点仍然是解决单个应用的核心用户状态管理问题。随着采用规模扩大，更多应用连接到Honcho，团队将逐步引入一个面向愿意参与的应用的共享数据层。

这个共享层引入了一套基于区块链机制的激励结构。访问早期所有权份额的应用可以分享其增长和网络价值。同时，区块链的去中心化架构确保系统的可信性和透明性，防止中心化的门控者获取不成比例的价值或开发利用共享数据的竞争产品。

这种方法借鉴了团队之前工作的经验。在开发个性化聊天辅导应用Bloom时，Plastic Labs团队深刻体会到在不了解学生学习风格和个体学习需求的情况下构建智能辅导的挫败感。Honcho正是从这一洞察中诞生——认识到每个LLM应用开发者最终都会面临同样的根本限制。

下一步：从单一应用到网络效应

数百个应用已在Honcho的候补名单上，包括戒瘾康复辅导、教育辅导、阅读辅助和电子商务平台。每个应用代表不同的用例和用户群，但都面临同样的需求：真正理解他们在与谁交流的LLM应用。

作为主要投资者的Variant，以及由总法律顾问Daniel Barabander代表的公司，帮助阐述了Honcho的愿景，认识到Plastic Labs已取得的成就：一支在AI驱动软件用户建模方面具有丰富经验的团队，现在推出的基础设施可能重塑整个LLM应用生态系统中的个性化方式。

LLM应用中的个性化挑战不再是理论——它已成为限制真正有用、具有上下文感知的AI体验创造的核心瓶颈。Honcho代表了首个在规模上广泛可用、解决这一问题的方案，有望开启一个真正理解用户的超个性化LLM应用新时代。