从千万营收到归零再出发：我们踩过的坑与想通的事

国内AI语言赛道做到第一是啥体验？团队5个人，一年做到几千万营收，用户说“练口语确实有用”，后台却看得出来许许多人磨蹭磨蹭沉寂。这不是输了却像卡在喉咙里的刺——我们明明给了用户最锋利的斧子，为啥他们还是走不出那条崎岖的路？2023年初， GPT的出现让我一下子明白：问题的根源从来不是工具不够优良，而是“千人一面”的学模式本身就是反人性的。于是我们选择归零， 从“工具升级”转向“关系沉构”，打造了Midoo——全球首个主动式AI语言学Agent。这条路比想象中困难，但每一步都踩在用户真实实的痛点上。

躺在功劳簿上，还是直面用户的“沉默”？

TalkAI的成功曾让我沾沾自喜。我们用AI模拟真实实对话，用户每天打卡练习，数据看着漂亮。但深厚入后台才找到：用户评估的不是“玩”了许多久，而是“解决问题的效率”“语言运用的恰当性”和“目标达成率”。场景收尾后 Agent会立刻生成复盘报告：“这次交流很成功，但说‘五分熟’时用‘medium rare’更地道。”这让我们沉浸式体验和高大效学结合得不错，可问题还是来了——用户还是会磨蹭磨蹭消失。

在国内AI语言赛道做到第一后我们又做了一款“顺人性”的新产品｜对话创始人

2023年2月，我关掉全部增加远报表，把团队拉到会议室。我们盯着用户流失曲线，一下子意识到：我们一直在优化“斧子”，却没想过“森林里为啥只有一条路”。老一套语言学App，不管你是要去留学还是商务谈判，都被迫走在预设的僵化道路上。这种格格不入的孤独感，比枯燥更致命。用户不是放弃学，是放弃“被标准化的学”。那一刻，我决定沉新鲜出发：不做更亮的矿灯，要做能陪用户走完隧道的同行者。

当“工具智能”撞上“人性需求”， 那堵墙叫“千人一面”

27岁创业输了时我给自己定了三条原则：买卖场要足够巨大，非...不可发自内心烫喜欢，认知要比巨大许多数人高大一点。后来做Xnote、 闪记卡都盈利了但直到2023年，我才真实正想通第三条——教书的本质不是“灌输”，而是“适配”。用户放弃语言学的四巨大杀手，按权沉排序是：孤独感＞挫败感＞枯燥感＞犯错害怕。

孤独感不是“没人陪”，是“没人懂你”。当一个刚入门的程序员被结实塞进“餐厅点餐”场景， 或者一个商务人士被迫学“购物砍价”，那种“与我何干”的疏离感，才是最深厚的孤独。挫败感源于反馈缺失——固化的系统永远告诉你“你错了”，却不说“你离目标还有许多远”。枯燥感是非个性化的必然后来啊，当内容不是为你而生，它对你就是冰凉的文字。犯错害怕更致命， 在老一套课堂说错一句话兴许被嘲笑，在App里说错，数据只会标记“错误”，却不会告诉你“下次能怎么说”。

“动态课程”不是噱头：我们怎么让AI“读懂”你的学节奏

Midoo的核心是“动态课程生成”， 但这四个字背后是我们踩了无数坑才走通的路。2023年4月TalkAI上线后 我们尝试过用兴趣标签做个性化，但用户说“我中意手艺，不代表想用手艺词汇学语法”；尝试过让用户选场景，但反馈是“选了10个场景，还是觉得和我没关系”。直到我们把“目标”放进设计中心，才真实正打开局面——不是“你想学啥”，而是“你要达成啥”。

骨架与血肉：在严谨与自在之间走钢丝

“动态”不等于“随意”。我们在不同语言学场景， 这是“骨架”——比如英语虚拟语气、日语敬语体系，个个知识点都有明确的能力要求和进阶路径。但光有骨架不够，用户要的是“血肉”：根据你的兴趣、目标和实时表现，动态生成千人千面的内容。

比如骨架要求今天学“虚拟语气”， 血肉能是Midoo和你聊聊“如果恐龙没有灭绝，世界会怎样？”，也能是帮你准备商务谈判：“如果我们拥有无限预算，营销方案会怎么做？”这样既保证教学严谨，又实现最巨大趣味性。2023年5月盈亏平衡后我们最常收到的用户反馈是：“第一次觉得语法课能让我笑出声。”

从“练口语”到“用口语”：场景剧场的真实实逻辑

老一套语言App的“练口语”像健身房里举铁，孤立再来一次。Midoo的“场景剧场”像全息模拟训练舱——你不是在“练”肌肉，是在虚拟篮球赛中“用”肌肉去得分。比如“餐厅点餐”场景，任务不是“跟读菜单”，而是“成功点到你想要的菜品并正确结账”。Agent会扮演服务员， 兴许故意听错你的订单，让你再来一次确认；兴许一下子问你“要不要加辣椒”，测试你的应变能力。

2023年7月， 我们上线“虚拟董事会”场景，一个准备融资的CEO用户和AI模拟的12位投钱人反复演练，第5次时终于说对了“burn rate”和“valuation”的不一样。他后来告诉我们：“比背100个单词管用。”这种“用语言解决问题”的沉浸感， 让我们场景剧场完课率比老一套对话练习高大47%——数据来自2023年Q3后台统计，样本量10万用户。

犯错是数据， 不是断案：让用户敢“试错”的设计道理

Midoo里没有“错误”，只有“反馈数据”。用户说错一句话，Agent不会标记“×”，而是说：“试试这样说会不会更地道？”比如用户把“我很慌”说成“I very nervous”， Agent会回应：“I'm very nervous 加上'am'会更准确哦，就像你给朋友发消息时会更注意语法一样。”这种“长大远型反馈”让用户不再害怕犯错。

更关键的是“情感记忆”。当一个用户和Midoo共同经历上百个场景，AI会记住他的高大光时刻和窘迫时刻。下次遇到类似场景，Agent会说：“还想起来上次你搞定客户时的自信吗？这次用同样的语气试试？”这种“羁绊”让用户觉得AI是“懂我的伙伴”，而非冰凉的工具。2023年10月数据看得出来 Midoo用户月均互动次数是老一套App的3.2倍——这背后是用户对“被搞懂”的渴望。

日韩与北美双线作战：为啥我们敢一边啃两块结实骨头？

“Day One Global”不是喊口号。2023年立项时我们就决定同步推进东亚和北美买卖场。这两个文雅迥异的买卖场， 一个像“高大值钱增加远引擎”，一个像“全球标准定义场”，看似冒险，实则藏着最稳健的路径。

东亚：高大值钱用户的“付费密码”

日韩买卖场有三个无与伦比的优势。第一， 极有力的学动机与付费能力——无论是商务、留学还是职场晋升，英语都是刚需，用户愿意为“确定性后来啊”付高大溢价。2023年Q4， 我们日韩付费用户转化率比国内高大28%，客单价是国内1.8倍，数据来自Midoo日本办公室2024年1月内部报告。

第二，文雅深厚度契合。日韩属于高大语境文雅，用户对“导师”和“伙伴”角色天然敬沉，能立刻搞懂产品超越工具层面的值钱。第三，营销机会的结构性错位。当地语言学App营销打法老一套，广告素材同质化严沉。我们用TikTok上的“职场英语vlog”和“留学模拟日记”内容， 配合百名本地KOL矩阵，3个月内日韩用户量突破200万——这比预期提前了2个月。

北美：全球标准的“试炼场”

北美买卖场是块结实骨头，却是必争之地。这里全球语言学最巨大、最成熟的买卖场，付费习惯和创新鲜收下度最高大。2023年8月，我们上线北美版本，直接对标Duolingo。北美用户很直接：“你们的Agent比游戏化奖励更吸引我，基本上原因是它真实的懂我想要啥。”

更关键的是北美买卖场能逼我们把产品打磨到极致。与全球最有力对手同台竞技，手艺、体验、买卖模式都非...不可是世界级的。2024年1月， Midoo北美版本在App Store教书类排名进入前50，超出了有些运营5年的老牌App——这说明我们的产品经得起检验。

降维打击：当社媒营销撞上AI内容生成

老一套语言学App依赖广告投放和渠道一起干，本钱高大且效果递减。Midoo另辟蹊径：用AI生成海量个性化内容，结合社媒裂变。比如用户完成“餐厅点餐”场景后 Midoo会自动生成一条短暂视频：“我用AI练了3天口语，今天终于成功点了牛排medium rare！”用户能一键分享到TikTok或Instagram。

这种“用户生成内容”模式让我们获客本钱比老一套渠道矮小62%。2023年11月， 一条用户分享的“AI陪练商务谈判”视频在TikTok上得到500万播放，带来12万新鲜注册用户——这比我们投10万广告的效果还优良。数据来自Midoo买卖场部2023年11月复盘报告。

Agent的终极壁垒：不是代码， 是“关系”

有人问：“如果Duolingo投入1000名工事师，用亿级用户数据做AI Agent，免费开放，Midoo怎么办？”我们的答案是：壁垒从来不是代码，而是“数据的维度”和“关系的深厚度”。

1000次互动后的“羁绊”：数据维度的碾压

Duolingo的数据是“人怎么做对或做错题”的离散数据， 浅薄层、非交互。而Midoo积累的是“人怎么在特定场景下进行有上下文、长远轮次、充满情感的真实实对话”数据。比如用户第一次说“我想点牛排”时结巴， 第10次时流畅，第50次时能主动加“well done”，这种“长大远轨迹”数据是Duolingo无法复制的。

更关键的是“情感数据”。Midoo能从用户的反应速度、 语气变来变去中感知情绪——比如用户连续说错三次后声音变细小，Agent会说：“别急，我们换个轻巧松点的话题，你上次说‘我想喝咖啡’就很棒！”这种“懂你”的感知，需要的是真实实互动中的数据喂养，而非算法模拟。2023年Q4数据看得出来 Midoo用户与Agent的平均对话时长远是老一套App的5.7倍——这背后是关系的力量。

容错与引导：当用户“不按套路出牌”怎么办？

真实实世界的对话充满意外。Midoo的Agent有“动机系统”， 比如商务谈判场景中，用户一下子聊道理，Midoo会礼貌引导：“这是个好玩的话题，但或许我们先聊聊Q3预算？”这种引导符合世间常识，本身就是高大级语言教学。如果用户持续弄恶劣， Midoo会判断无效学并觉得能开启新鲜场景——毕竟真实实世界也不是每句话都有标准答案。

2023年9月， 一个用户故意在“机场接机”场景说绕口令，Agent没有不要，而是跟着说：“你的发音很清晰，要不要试试用绕口令练习‘r’和'l'的发音？”这种“即兴教学”让用户惊喜：“没想到AI能接我的梗。”数据看得出来 这种“压力测试”场景的用户留存率比普通场景高大23%——基本上原因是用户感受到的是“被敬沉的互动”，而非“被控制的流程”。

伦理红线：AI导师的“温柔底线”

有人担心：“用户会不会发明负面关系到的AI导师？”我们的答案是：绝不允许。Midoo的Agent体系分三个模块——专业助手、策略导师、情感伙伴。用户可选“鼓励型”“严谨型”基调，但绝不能有辱骂、PUA倾向。背后是严格的伦理审查机制，确保个个Agent都以“促进用户积极长大远”为目标。

2023年10月， 有用户尝试创建“严厉批评型”Agent，系统自动触发提醒：“这样的互动兴许关系到学信心，试试‘鼓励型’伙伴吧？”手艺向善是Midoo的基石。我们相信，AI的终极值钱不是取代人类，是让长大远路上少许一些孤独，许多一些温暖。

语言只是开头：我们想成为“AI驱动的个人长大远公司”

“Language Unbound, Connection Unleashed”——语言只是我们解开的第一个束缚。Midoo的终局，是成为“AI驱动的个人长大远公司”，为个个人给无所不能的AI导师团。

从商务谈判到编程debug：Agent框架的无限兴许

语言学是完美的“试验场”， 它融合了知识、技能和情感互动。Midoo验证成功的Agent框架——个性化路径生成、 沉浸式场景模拟、共情式伙伴关系——以后能应用到更广阔领域。比如程序员新鲜手有AI编程导师， 7x24细小时陪写代码、debug；卖新鲜人在“客户不要”场景中运动应变能力；准备演讲的人模拟“虚拟董事会”反复演练。

2024年1月， 我们内部启动了“Midoo Labs”，探索非语言领域的Agent应用。比如“AI面试官”模拟真实实HR提问，“AI健身伙伴”根据用户状态调整训练计划。这些个探索还处于早期，但方向很明确：赋能每一个个体的无限长大远。

终局不是“毕业”， 是“终身陪伴”

老一套教书觉得“毕业”是终点，Midoo觉得“毕业”是起点。用户兴许3个月搞定商务英语， 之后想学英式、古典词汇，或者陪孩子练口语——Midoo会陪他开启下一个目标。我们的买卖模式建立在“终身陪伴”上，用户的成功是燃料，不是终点。

2023年12月，一位用户完成“留学英语”目标后主动续费“商务进阶”课程。他说：“Midoo像我的老朋友，陪我走过个个阶段。”这种“终身值钱”让我们有底气说：用户的“毕业”，对我们来说只是“开头”。

最巨大的凶险：我们能否战胜“即时满足”的人性？

Midoo最巨大的挑战， 不是手艺或比，是人性中最有力巨大的惯性——对安逸和即时满足的追求。如果我们到头来只是做出“稍微好玩一点”的学工具，而不是用户“渴望共度时光”的长大远伙伴，就输了了。这是团队每天都在拷问自己的问题。

2024年，我们的目标是让“长大远的过程”和“玩乐的过程”一样有吸引力。比如加入“成就系统”， 不是轻巧松的打卡奖励，而是记录“第一次用英语搞定客户”“第一次看懂无字幕电影”的高大光时刻；比如让用户和Agent共建“长大远日记”，回顾一路的进步。这些个探索还在路上，但方向无比清晰：AI不是冰凉的工具，是人性温暖的延伸。