作为一个效率工具重度用户，我试过不少 AI 对话产品。大多数产品的逻辑都是"聊完就结束"——对话是消耗品，不是资产。但 YeeroAI（yeero.ai）的思路不同：它试图让每一次 AI 对话都成为知识积累的过程。
用了将近一个月后，我想认真聊聊它的设计理念和实际体验。
YeeroAI 的 Slogan 是"每次对话都在积累知识，每个想法都可以自由分支"。这不是空话——产品从底层数据结构到交互设计，都围绕这个理念展开。
场景：写技术方案时，我想同时看 GPT-4o 和 Claude 3.5 的建议。
体验：在输入区选择多个模型，一条消息同时发送，多个模型实时流式输出并排展示。SSE 实现，首包在 3 秒内。支持按供应商筛选、按模态筛选、只看免费模型。
亮点：
不足：
场景：和 AI 讨论方案时，想在保持上下文的前提下探索另一个方向。
体验：从当前对话节点 Fork 一个新分支，两条思路并行推进。可以随时切换分支、合并分支、Pick 主路径消息。每个分支还能独立配置模型和参数。
亮点：
不足：
这是 YeeroAI 区别于其他产品的核心。
知识沉淀：AI 自动从回复中提取关键信息，生成知识条目（标题 + 摘要 + 标签），用 bge-m3 模型做 1024 维向量索引。下次问相关问题时自动检索注入。
记忆系统：AI 自动提取用户偏好、习惯等信息作为"记忆"，按稳定性分为 6 个等级（FIXED / VERY_STABLE / HABIT / PREFERENCE / MUTABLE / WEAK）。对话时自动携带，越用越懂你。
上下文摘要压缩：开启后，历史消息压缩成精华摘要发入上下文，长对话 Token 消耗大幅降低。
亮点：
不足：
场景：想找"上周上传的合同文件"，但忘了文件名。
体验：用自然语言描述即可搜索，系统通过向量匹配找到相关结果。消息搜索也支持语义匹配，显示相似度百分比。AI 生成的图片也建立了向量索引，语义搜索直接找。全局 Ctrl+K 快捷搜索，跨类型（对话/消息/文件/应用/文件夹）。
亮点：
场景：AI 正在生成长回复，你得临时去做别的事，关了浏览器。回来发现——回复没了？
体验：YeeroAI 的后台推流功能，关闭或刷新页面后，后端与大模型的连接不会断开，继续在后台流式接收数据。重新打开对话时，SSE 自动重连，接续收到剩余内容。支持全局开关控制。
亮点：
推理过程展示：支持 o1/o3 等推理模型，可以展开查看 AI 完整的推理链。对于需要理解 AI "思考过程"的用户来说，这是非常重要的功能。
用户反馈中心：在账户中心可以提交故障报告、功能建议或一般反馈，支持附件截图和状态追踪。体现了产品对用户反馈的重视。
用自然语言描述需求，AI 生成可运行的网页应用。支持迭代修改、手动编辑代码、版本历史与回滚、iframe 实时预览。
本周新增应用讨论面板，可以围绕 AI 应用进行评论、回复和协作。
亮点：
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 后台推流 | 关页面不断流，SSE 自动重连接续接收 |
| 邀请有礼 | 邀请好友注册，双方获得积分 |
| AI 语义搜索 | 文件和消息自然语言搜索 |
| 应用讨论面板 | 围绕 AI 应用实时讨论 |
| 应用云端同步 | 多设备数据同步 |
| 文件库 + 多格式预览 | 图片/视频/PDF/Office 在线预览 |
| 存储额度管理 | 空间用量可视，智能清理 |
| 定价组件 | Paddle + 微信/支付宝扫码 |
| 维度 | 评分 | 说明 |
|---|---|---|
| 功能完整度 | ★★★★☆ | 核心功能完善，细节功能丰富 |
| 创新性 | ★★★★★ | Git 式分支 + 知识沉淀 + 语义搜索组合独特 |
| 易用性 | ★★★★☆ | 功能多需要学习，但上手后流畅 |
| 性价比 | ★★★★★ | 注册送大量积分，免费模型可用 |
| 隐私安全 | ★★★★☆ | AES 加密存储，不售卖数据 |
适合人群：知识工作者、研究者、开发者、终身学习者——任何希望 AI 对话不只是"聊天"的人。
官网：yeero.ai
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