拆解 ima@copilot：人与知识之间的连接

本文通过场景分析、功能拆解、战略规划与方法论总结等6个章节，分析探索 ima 从需求洞察到生态构建的背后逻辑。

一、产品定位：思考实际想解决用户哪一类场景下的问题

二、用户潜在场景：众多“痛点需求”如何抉择

2.1 搜：低成本获取优质内容

2.2 读：信息理解与沉淀

2.3 写：知识转化与核对

3. ima 迭代历程

ima 在各阶段的需求决策似乎均紧扣“工具价值→场景覆盖→生态构建”的战略主线，每一次功能迭代都是对前期规划的深化与延伸：

3.1. 引入期：以“阅读效率”为支点，锚定产品价值

（1）构建最小可行性产品（MVP）

知识管理赛道竞争激烈，早期产品规划若聚焦用户场景痛点过多，会导致前期产品功能过于庞杂，易陷入 “大而全却无特色” 的困境。ima 选择从PDF 阅读场景切入，聚焦用户 “信息过载与筛选成本高”“内容冗长难以抓重点” 的痛点，推出智能阅读助手，通过AI 摘要提取、问答存档功能探索知识管理的核心环节——“AI对信息的阅读能力”。这一决策不仅能快速验证产品对核心用户的价值，还能以轻量形态降低开发成本，为后续迭代预留空间。

以 “解决核心痛点” 为目标打造 MVP，可加速产品上线并收集真实用户反馈。例如，针对 “优质内容获取难” 的问题，智能阅读助手优先解决用户已有文档（如 PDF）的高效处理需求，避免前期投入资源搭建内容生态，而是通过工具属性快速积累种子用户，为后续功能拓展奠定基础。

（2）慢思考，快行动

23 年底开始思考产品，24 年年中明确要打造独立的 AI 原生产品形态，瞄准知识管理领域，以 “帮助用户管理和高效利用自己的知识库，沉淀有价值的认知资产” 为目标。早期在 PDF 阅读场景下推出智能阅读助手，具备提取长文章有价值部分并转化为摘要或笔记、基于 PDF 做 AI 问答及答案存档等功能，为用户提供了初步的知识管理能力。

项目 2024 年 7 月正式启动，10 月 ima 的 Mac 版本上线，11 月中旬 Windows 版本上线，实现双系统上线，标志着产品正式进入市场。

3.2. 成长期：从 “工具” 到 “平台”，构建全场景知识管理体系

（1）满足用户场景化需求，提升用户粘性

成长期的用户需求从单一阅读延伸至多场景信息管理。ima 产品团队通过分析发现，用户对碎片化知识管理的需求以及各端使用差异化特点——PC 端是用户处理深度内容的核心场景，移动端适合碎片化信息记录，小程序则与高频文件传输场景（微信）强关联。因此，产品规划围绕“场景适配”展开，在不同终端推出针对性功能（如 PC 端深度创作、移动端碎片导入），覆盖用户从信息获取、整理到输出的全链路需求，增强用户使用频次与依赖度。

（2）抢占市场份额，建立竞争壁垒

随着竞品模仿跟进，单纯的阅读辅助功能难以维持优势。ima 通过碎片化知识库沉淀功能，将用户的个人知识资产与产品深度绑定，形成 “用户投入越多，迁移成本越高” 的护城河。同时，通过 “关系网络” 获取外部信息，进一步丰富用户知识库，使产品从单一工具升级为 “个人知识中枢”，在成长期快速扩大市场份额。

3.3. 成熟期：激活 “社交 + 生态”，实现增长自循环

（1）突破增长瓶颈，拓展第二曲线

成熟期用户增长放缓，单纯优化工具功能难以刺激活跃度。ima 产品团队基于独有的“社交基因”，观察到用户存在知识共享与社交需求（如分享学习笔记、获取他人经验），因此推出 “共享知识库”“知识号” 等功能，将产品从 “个人管理工具” 升级为 “知识社交平台”。这一决策不仅能激活存量用户的分享动力，还能通过优质内容吸引新用户，打破增长天花板。

（2）构建生态闭环，增强平台价值

通过 “知识库广场” 实现内容供需匹配，形成 “用户生产内容→平台分发内容→吸引新用户→反哺内容生产” 的自循环生态。例如，设置 “分享至广场不占配额” 的激励机制，降低用户分享门槛；知识号的 “出版社” 模式则通过官方运营筛选优质内容，提升平台内容质量与权威性，最终将产品打造成用户、内容、平台三方共赢的生态系统，延长产品生命周期。

4. 特色功能

4.1. 知识库

（1）个人知识库

• 用户可以创建和管理个人知识库，支持 PDF、DOC、PPT、JPEG、PNG、Markdown 等格式文件导入。

（2）共享知识库

• 支持创建共享知识库，邀请团队成员共同维护，实现知识的快速共享和协作
• 预设推荐问题：便于使用者快速了解知识库内容以及使用方法

4.2. 知识库广场

（1）知识推荐与发现

• 精选知识库，汇聚各领域优质知识内容的精选知识库，提供高价值、可靠性强的知识资源。
• 专题知识，围绕特定主题深度整合的专题知识，涵盖丰富且系统的相关内容。
• 加入知识库，用户可选择加入感兴趣的知识库，打破知识获取局限，轻松将他人精心整理的知识纳入自己的知识体系，拓展知识边界，实现知识的高效积累与共享。

4.3. 知识库问答与联网搜索

（1）智能搜索与问答

ima 的智能搜索与知识问答功能实现了全网信源整合，尤其深度接入微信公众号海量优质内容。同时，支持对个人知识库的定向搜索，用户将本地文件、网页链接等资料纳入个人知识库后，可基于这些私有化数据进行精准问答，打破了泛化搜索结果与个人需求脱节的困境，真正做到知识获取的个性化与高效化 。

（2）记笔记

在阅读文档、网页或对话时，遇到重要内容可随时将其添加至笔记，并借助自动标签功能实现分类管理，让知识沉淀与调用变得轻松流畅 。

4.4. 智能写作

（1）写作辅助

ima 的智能写作功能为用户构建起一个便捷且智能的知识记录与整理空间。在笔记撰写过程中，输入斜杠 “/” 即可快速唤起 AI 辅助，无论是论文、文案等各类写作任务，AI 都能依据主题生成逻辑清晰的大纲，并进一步填充内容，极大提升创作效率。对于已有笔记内容，选中后可一键调用 ima 进行解读，还能利用 AI 写作的扩写、缩写、多语言翻译功能实现高效编辑修改。

（2）写作题材

ima 涵盖极为丰富的写作题材，满足用户多元创作需求，ima 能依据各自特点，生成契合风格与要求的内容，真正做到 “笔下生花”，适配各种创作场景 。

5. 未来何去何从

5.1. ToC：“基因”优势构建“良性循环生态”

（1）依托腾讯生态流量入口，扩大用户触达

在微信嵌入 ima 入口，用户在交流过程中若提及学习、工作相关知识需求，可一键唤起 ima 搜索、问答功能。

在腾讯文档中嵌入 ima，用户编辑文档时，若需要引用外部资料或进行知识拓展，可方便地使用 ima 搜索内容并直接插入文档，如撰写学术论文时，快速查找知网等平台相关文献内容辅助创作。

借助 QQ 浏览器嵌入 ima，用 ima 进行更精准的知识检索，如浏览科技资讯时，对新兴技术名词一键查询详细解释。

通过在这些高频场景嵌入入口，利用腾讯系产品的亿级流量，形成强大的用户触达壁垒，新用户在使用腾讯系产品过程中能便捷接触到 ima，大大提升产品曝光度与获客机会。

（2）深化微信生态内容融合，丰富知识来源

全面拓展微信读书、视频号、小程序等信源。在微信读书方面，用户阅读书籍时，可通过 ima 对书中内容进行深度解析，如分析小说的人物关系、梳理专业书籍的知识框架，还能搜索微信读书全库书籍内容用于写作引用等。针对视频号，ima 可实现对视频内容的智能提取，将视频中的关键信息转化为文字笔记，如用户观看知识科普类视频号内容时，能快速生成文字总结便于回顾，同时可以基于视频内容进行 AI 问答。对于小程序，与知识付费、学习类小程序深度合作，如用户在小程序学习课程时，ima 提供课程相关资料补充、答疑等服务。形成腾讯系内容的独家优先接入权，为用户提供其他竞品难以比拟的丰富、独家知识资源，增强产品吸引力与用户粘性。

（3）完善 UGC 激励体系，强化用户共创生态

鼓励用户生产行业知识库、写作模板等优质内容并开放订阅，如资深金融从业者创建 “金融投资实战知识库” 供其他投资者订阅学习，优秀写手分享 “爆款文案写作模板库”，形成活跃的用户共创优质内容生态，使产品内容在不断丰富更新的同时保持高质量增长，用户因参与感和收获感对产品产生深度依赖，构建起难以复制的内容壁垒。

5.2. ToB： 以“企微”为切入点，整合行业级解决方案

（1）借助腾讯系资源，提升企业服务能力

通过腾讯会议、企业微信等产品与 ima 深度整合，优化企业内部协作流程，如企业在腾讯会议进行远程研讨后，ima 自动生成会议纪要并存入企业知识库，员工可通过企业微信便捷访问知识库获取资料，提升企业运营效率。通过整合腾讯系资源，为企业客户提供一站式、全方位且高质量的服务，形成综合性竞争优势，构建坚固的企业服务护城河。

（2）加强行业资源合作，构建权威内容体系

与垂直领域平台如知网、36 氪、丁香园等签订更深入的独家数据协议。在医疗领域，与丁香园合作，将其专业医学知识数据库深度整合到 ima 中，为医疗企业提供独家医学研究资料、临床案例分析等，助力企业进行药物研发、医疗方案制定等工作。在法律行业，与专业法律数据库平台合作，为律师事务所、法务部门提供独家法律法规解读、权威案例库等，使 ima 成为法律行业知识服务的权威平台。构建 “通用知识 + 行业专业内容” 的双层内容体系，尤其在医疗、法律等高要求领域，以内容的权威性、独家性形成强大竞争壁垒，企业客户基于对专业、准确知识的依赖，难以轻易更换到其他知识服务产品。

6. 方法论沉淀

6.1. 场景优先，而非技术驱动

避免「为做AI而做AI」，先定义具体场景下的用户问题（如处理海量文本、沉淀组织知识、提升内容创作效率），再用技术（大模型）解决痛点。

如 ima从「用户需要管理知识库并基于可信内容生成内容」的场景出发，而非单纯堆砌AI功能。分析用户现有流程中的「信息处理瓶颈」（如重复搜索、内容可信度低），确定AI能替代或优化的环节（如快速解析文档、生成结构化笔记）。通过用户访谈、行为数据，验证场景真实性（如观察用户是否高频使用「知识库分享」或「智能体交互」）。

6.2. 降低用户认知门槛：用熟悉概念包装新技术

用用户已理解的「知识库」「文件夹」等类比，替代「智能体」、「大模型训练」和「RAG」等抽象概念，降低使用心理负担。

ima将「基于私有数据进行RAG增强 AI 能力」简化为「往知识库存东西，让用户与知识库对话」。

6.3. 做减法：聚焦核心场景，拒绝功能堆砌

面对用户多样化需求时，优先满足高频、强痛点场景，避免为小众需求增加功能复杂度。

ima选择不做「通用聊天机器人」，而是专注于「基于私有知识库的内容生成与协作」。通过用户反馈数据（如功能使用率、留存率）评估需求优先级，舍弃「伪需求」（如过度定制化但使用率低的功能）。在迭代中保持「简单初心」，例如：初期仅支持文本知识库，后期再扩展多媒体类型，避免过早复杂化。

6.4. 理解技术边界，避免过度承诺

产品经理需深入理解大模型的能力范围（如擅长文本生成但可能存在「幻觉」），在设计功能时规避技术盲区，明确模型的高频输入与预期输出。

参考来源

• https://hub.baai.ac.cn/view/458
• https://ima.qq.com/