01
双路径启动
手动初始化人格特征，也可以从聊天记录导入启动。
OtherMe / AI 数字分身与关系推演平台
创建一个可校正、会成长的 AI 数字分身
OtherMe 支持手动初始化人格特征，也支持从聊天记录导入启动。它会持续学习你的记忆、表达方式和关系网络，并连接真人社交、时间分支与 Agent 推演。
手动初始化
从人格特征、身份底稿和自我描述开始建立分身。
聊天导入
从真实互动中识别说话人、联系人和关系上下文。
持续成长
在每日对话中纠正记忆、表达方式和关系理解。
当前处于原型与内测预约阶段，公开页面用于介绍方向和联系团队，不代表完整公开商用服务已开放。
OtherMe 分身状态
身份、记忆、关系
分身起点已建立内测中
启动方式
人格底稿或聊天记录
关系推演
真人社交、时间分支、Agent 讨论
身份底稿
表达方式
关系图谱
记忆校正
可校正需授权可追溯
02
关系上下文建模
不只记录联系人，而是理解你和他人的互动方式。
03
真实社交与推演
支持真人 1v1、真人群聊、时间分支和 Agent 讨论。
演示入口OtherMe
▶
观看 OtherMe 如何创建分身、校正记忆并进入推演
这里将承载产品录屏与演示入口，集中展示初始化、导入、校正、社交和推演流程。
演示会覆盖
双路径启动
手动描述自己，或本地优先解析聊天内容。
生成分身
综合自我描述、说话人选择和关系草图。
进入推演
连接私聊、真人社交、时间机器和沙盘。
核心能力
核心功能
从启动、校正到社交推演，围绕一个可追溯的 AI 数字分身展开。
Manual
01手动初始化
填写人格特征、表达偏好和自我描述。
Import
02聊天导入
识别说话人、联系人和真实互动关系。
Identity
03身份底稿
生成可编辑、可追溯的分身起点。
Daily
04每日校正
持续修正记忆、语气和关系理解。
Social
05真人社交
支持真人 1v1 和真人群聊。
Paths
06时间分支
观察不同选择下的关系变化。
动态流程
启动与成长流程
不是一次生成固定人格，而是把初始化、导入和每日校正串成可追溯路径。
01
身份底稿
填写人格特征、表达偏好和自我描述。
02
导入记录
本地优先识别说话人和联系人。
03
选择自己
确认哪个说话人代表你本人。
04
初始分身
综合底稿和关系草图生成起点。
05
每日校正
持续修正记忆、表达和关系理解。
每一步都可以审阅和修正，分身不会被一次模型总结定型。
关系网络动态图
关系网络图
展示我、AI 分身、真人好友、模拟联系人、真人群聊和未来授权继承关系。
Owner
我
账号主体和数据控制者。
Agent
我的分身
持续学习记忆与表达方式。
Human
真人好友
真实用户，不是虚拟角色。
Sim
模拟联系人
由导入材料生成的观察版本。
Space
真人群聊
真实互动进入可控研究场景。
Claim
授权继承
本人确认后接管身份判断。
继承不是自动替换，需要真实本人确认。
我
账号主体和数据控制者。
我的分身
持续学习记忆与表达方式。
真人好友
真实用户，不是虚拟角色。
模拟联系人
由导入材料生成的观察版本。
真人群聊
真实互动进入可控研究场景。
授权继承
本人确认后接管身份判断。
继承不是自动替换，需要真实本人确认。
时间机器与推演沙盘
时间机器与推演沙盘
用两个面板理解选择、表达和群体讨论带来的关系变化。
时间机器 / 人生如果
从现实主线出发，比较不同选择。
1
现实主线
保留真实发生的关系变化。
2
如果继续沟通
观察修复关系的可能路径。
3
如果换一种表达
比较不同语气下的反馈。
4
如果选择离开
记录停止互动后的变化。
推演沙盘 / Agent 群组辩论
让多个 Agent 围绕议题讨论。
Round 1
启动观点生成
从记忆和关系上下文出发。
Round 2
当前分歧出现
记录观点冲突和语气变化。
Round 3
待推演关系影响
观察信任和关系强弱变化。
Round 4
待总结总结推演
输出可审阅的推演摘要。
使用流程
使用流程
先建立分身起点，再通过对话、关系和推演继续校正。
01
身份底稿
填写人格特征和自我描述。
02
聊天导入
形成说话人和联系人草图。
03
选择自己
确认代表自己的说话人。
04
初始分身
生成可校正的 Agent 起点。
05
每日校正
纠正记忆、表达和关系理解。
产品差异
不是一次性聊天机器人，而是需要你持续确认的数字身份系统
OtherMe 不承诺复刻任何人，而是把长期记忆、关系上下文、表达校正和授权边界放在产品核心。
普通聊天机器人围绕单次对话回答
OtherMe围绕长期身份与关系上下文
使用原则本人确认、可校正、需授权
长期身份
关注持续变化的自我描述和表达习惯。
关系上下文
把联系人、群组和互动场景放进理解范围。
记忆可校正
发现偏差时可以及时修正。
授权边界
对外表达和研究使用都需要说明范围。
研究价值
未来构想
从个人关系网络开始，逐步走向人机混合社会研究。
Local
局部社交网络
围绕一个用户、好友、群组和数字分身，观察关系变化。
Wide
广域社交网络
在授权和边界清晰的前提下，研究更大范围的人机互动。
个人数字分身
关系网络
社交网络
人机混合社会研究平台
信任与隐私
信任与边界
模拟、继承、公开表达和研究使用都需要明确来源与授权。
01
模拟非本人
模拟版本只是观察材料。
02
继承需确认
真实本人接管后再判断。
03
公开需授权
先说明代表范围和撤回方式。
04
研究需授权
区分公开、匿名和私密范围。
05
来源可追溯
关键记忆保留来源线索。
06
记忆可修正
误解时可以修正或拒绝。
当前进展
原型已经成形，正在准备更清晰的内测与演示
目前重点是打磨启动、关系草图、记忆校正和可信边界。
数字分身与聊天启动
已具备身份底稿、聊天和基础校正流程。
关系草图与模拟联系人
导入可以形成关系网络，并保留身份边界。
内测申请与演示
下一步会补充真实联系邮箱、申请表单和演示视频入口。