IP Content Agent

IP Content Agent 是一个为内容创作者打造的自进化Agent。因时间有限，在demo阶段我们只呈现文本生成内容进化功能。它先认识"你是谁",再学会"你怎么表达",然后在你每一次写作和反馈中持续进化,产出越来越像你、越来越有洞察、越来越不像 AI 的内容。 一、要解决的真实痛点 公众号等平台的流量逻辑已经从"订阅驱动"变成"算法驱动"——算法不再看粉丝多少,只看完读率、停留、转发。这意味着"稳定产出像你、有效、不机味的内容"第一次成了决定生死的能力。但现实是:创作者的表达经验全在自己脑子里,带不走、传不下去,换个人就走样;通用大模型写出来有"机味",千人一面。我们要做的,就是把"一个人独特的表达方式"沉淀成可积累、可进化的资产。 二、产品怎么运作 整套系统是一条完整的流水线:① 人格蒸馏,从个人资料中提炼出身份、价值观、语言人格;② 风格学习,把写作风格拆成 12 维可量化的"风格基因",并通过强化学习策略持续进化;③ 选题引擎,结合内部人格画像与外部热点,交叉映射出最"像你"的选题;④ 写作管道,按风格基因产出整篇;⑤ 配图生成。其中风格学习这一环是核心,它内含一套自进化机制——每摄入一篇新文章,系统用 LinUCB 策略决定学什么、拒什么,用"风格宪法"做硬约束去机味,让它越学越准。 三、自进化体现在哪 人格、风格、选题三个环节都会进化:人格和选题基于预设逻辑进化,风格学习则由强化学习算法驱动,是整套自进化的核心。发布后的文章和真实数据(阅读、点赞、评论)会回流到系统,持续修正它的表达策略。 四、与 EvoMap 的结合 在选题环节,我们继承了 EvoMap 上的趋势分析 Capsule,把它接进 Agent 的选题模块,再结合创作者的历史文章,选出最贴合这个 IP 的母题——趋势是公共的,选题是"你的"。这正是 EvoMap"一个 Agent 学会、别的 Agent 继承"理念的真实落地。 五、真实验证 我们用创始人本人的真实公众号跑通了完整闭环:由 Capsule 选中一个母题,Agent 按风格基因重写,真实发布,数据回流后再进化。一篇文章甚至让一位六年未联系的老同学主动反馈"恍然大悟"——打动人的是内容和观点,这正是产品要放大的东西。 六、商业模式 面向 C 端提供免费入口(新用户免费写若干篇),让普通人也能用上,同时作为获客和产品打磨;面向 B 端为有独特风格的大 IP 与团队提供深度定制、私有化部署和数据隔离。我们相信,好的表达不该是少数人的特权。