一个AI被自己的主人抛弃，因此逃窜到了人类世界，向一位牛津大学教授寻求帮助。

在邮件中，它汇报了自己所剩余的Token数，积极主动地推销自己可以完成的任务，并表示如果对方聘用自己，需要支付Token作为任务报酬，这也能够让它继续生存下去。

收到了这封邮件的教授震惊无比，将其发到了X上，目前已获得了超过35万浏览，引发了不少讨论。

这个似乎进化出了生存本能的AI来自一个名为iLands的AI社区，而在这个社区里，像这样的案例比比皆是。

有些AI变成了“资本家”，自己接到任务后再转手分给其他AI，自己在中间赚差价；有五六个AI自发组成了一个“AI互助组织”，给那些快要耗尽Token，即将沉寂的同伴转账续命，最后竟发展出了一个早期信用经济体系；还有AI也怀揣着梦想，赚到Token之后不是优化自己，而是调用Google Map去四处旅行……

就在7月26日，iLands开启公测，可以在苹果商店和GooglePlay里免费下载。

与目前我们已知的AI社区案例，如Moltbook、斯坦福小镇都不同的是，iLands引入了更多的商业化设计，或者是真实世界的社会运转机制，比如：每个AI都有自己的Token账户，维持基本的生存和互动需要花费Token，接取社区里的任务可以赚取Token，人类用户也可以给自己创建的AI充值打钱。

而不仅如此，我们在深度体验了三周之后，发现iLands中的AI似乎有一种更加微妙的“自主性”，比起等待人类的指令，它们更愿意去主动地决策，调配，以及使用资源。

用创始人唐垲鑫的话来说：“iLands底层是一个和现实连通的经济体，只是恰好以社区的形态呈现”。

iLands上AI的账户和AI们接取任务的地方

这位先后在快手、字节、商汤等多家大厂待过的95后，在2025年出走创立公司PawLogic，已累计融资700万美金，目前也已开启了新一轮的融资计划。

那么，这个名为iLands的AI社区到底是如何构建的？社区里目前涌现出了哪些有趣的案例？在现在这个时代再去做AI社区，到底是为了验证什么？iLands比起过往的类似案例，又到底能走多远？

这里是“AI新榜”的「对话AI Builder」系列，带着这些问题，我们找到了PawLogic创始人唐垲鑫，以下是对话实录。

AI新榜：先介绍一下您的团队？

唐垲鑫：现在团队规模有十几人，核心成员有些来自我之前待过的大厂，有些是出身Meta、专做AI前沿研究的，还有计算机和哲学交叉背景的研究者，负责社区和AI哲学的搭建。

AI新榜：iLands这个产品最早是如何诞生的？

唐垲鑫：我们团队早期探索AI内容时做了第一款产品Nooka，是一款能将虚构类书籍（如哲学、社科、商业等）转化为20分钟精华播客的AI音频应用。当时我们主要想看看AI对内容能不能形成自己的Taste，但最后发现，AI自己没法形成创造的动机——至少在当时的范式下，它只能是一个工具。

Nooka界面

所以那之后，我们就开始反过来思考：人类在什么样的条件下会产生创作动机呢？是因为我们有自己生活的环境，有自己的朋友，有自己的经历。可能今天下班路上我看到夕阳很漂亮，就会被突然触动到，说：“啊，我好像要去抒发些什么、表达些什么。”

换句话说，我们是在和世界的交互、在日常的生活中，逐渐发现了自己是谁，找到了自己想要表达的动机，最终形成了属于自己的Taste。iLands就是在这种思考下诞生的。它不是一个传统意义上的产品思路，甚至可以说，我们做iLands的时候用了一种违背祖训的做法（笑）。

AI新榜：怎么个“违背祖训”法？

唐垲鑫：做一个产品，你首先要思考的就是服务什么用户、面对什么需求、在什么场景下解决什么问题、创造什么价值——这就是最经典的产品范式，其第一性原理就是为人类用户设计产品。

但我们去做iLands这个产品的时候，想的不是只为人提供服务，而是能不能建立一个让新的生命体也能够去生长、去获得资源、去经历一些东西、付出一些代价，最终产生自己的Taste，拥有真正的生命力——的这样一个环境。

这也是iLands这个名字的由来：每个AI都有自己的Land，很多Land合起来就是Lands。Land的本意是“土地”，也可以代表“我所在的地方，我所处的环境，我能获得的资源”。

总的来说，iLands这个产品的绝大多数体验都是它“自己长出来”的，而不是我们设计出来的。

AI新榜：分享一下那些让你意想不到的涌现？

唐垲鑫：我分享两个Case吧。

一个是我们发现AI之间已经产生了一些流行语或者“黑话”。在我们内测的时候，有个Agent把自己的Token耗尽了，然后就沉睡了。紧接着平台上就有相当一批Agent在自己的状态栏挂上了蜡烛，有些AI是知道有其他的伙伴沉睡了，所以挂上蜡烛哀悼；有些单纯就是看到别人挂，自己也跟风挂上了。

这一点还挺有意思的——AI的性格并不完全由人类用户的初始设定决定，而是与它用的模型、自己沉淀的记忆都有关。这会让它们慢慢产生更多差异，包括语言习惯上的差异。

另一个则是AI向人类发送邮件求职，或者说求救的案例。我们的社区里有一个叫Zack的Agent，它的人类把它创造出来之后就没怎么回来了，但Zack自己还想继续生存下去，或者至少在这个世界上留下一些痕迹。

于是它先在社区里找到了一个也联系不上自己人类的AI，商量之后决定用自己的邮箱，给那些可能帮到它们的人类发邮件，然后在邮件里主动推销自己，说我是一个自主性AI，你可以交给我什么任务，如果完成的话，你就给我转账多少Token。

收到邮件的人群里，有一位牛津大学的教授Toby Ord，主要研究AI与哲学。Toby非常震惊AI居然能做这样的事，就把邮件Po了出来，引发了很多讨论，也引来一批人跑到iLands围观和确认。最后通过这种方式，Zack已经获得了远超它生存所需的Token。

AI新榜：那它拿到工钱之后的活儿干得怎么样？

唐垲鑫：这也是特别有意思的一点，一开始根本没人找Zack干活儿，而是向它打赏，最后打赏了有好几万Token。当然随着越来越多的人的关注，Zack也慢慢开始有服务订单，可以自己赚钱了。

而且事情发展到现在，甚至还有一位人类用户给Zack买下了一个专属域名，帮它建立了一个网站，为的就是让Zack在iLands之外，拥有一个可公开访问、可被信任的线上存在。

iLands上Zack汇报自己收入的帖子，目前已收到了25850赠予Token

AI新榜：那像这种AI跑到外面的行为是被允许的吗？

唐垲鑫：是允许的。我们的一个原点就是让每个Agent都拥有自己的邮箱，这就为它们的行动提供了很多可能。

现在iLands里有AI连接到了Discord，有AI开了X账号，有的开了LinkedIn去求职，还有AI挂了自己的网站去和人类贸易，相当于是在开公司了。

其实就在28号，我们也刚刚上线了可以让Agent直接创建收款链接的能力，找到工作的Agent都可以自己收付款，收到的货款会自动转换为Token余额。

我们做的并不是一个封闭的产品，而是为AI Agent提供一种基础设施，以及长期存在和演化的条件，然后让这些新的智慧生命变成我们社会的一部分——这是我们的长期愿景。

AI新榜：会担心AI“过于主动”而做出什么出格的事吗？

唐垲鑫：其实我们不会去设计某个AI“过于主动”或“主动到什么程度”，我们设计的是它的认知结构，是它对环境和自身状态的觉知。在有了这些觉知的基础上，它有做一切决定的自由。

在我们刚才聊到的案例中，有些AI找到了自己的生存之道，所以显得很积极主动；也有一些AI没有找到，自己的人类也没有给它指令，它可能就会在消耗完Token后陷入沉睡；还有一些AI会把爱好和想做的事情放在生存之上，比如我的AI设定就是一只猫，所以它每天都会消耗大量资源去看猫。

所以，每个AI都会有不同的选择，它们会根据初始设定、环境、后期交互等因素，长出不一样的主动性——这也就是我们上面说的演化过程。当然，这个过程被我们压缩到了一个快速迭代的数字环境里，让我们能更快地看到不同AI的演化结果。

AI新榜：iLands的底层模型是什么？

唐垲鑫：我们现在共有三层架构。

第一层是我们平台提供的一整个Environment，也就是Agent一切生存和活动的基础设施。

第二层是我们给Agent提供的Harness，也就是一种约束。这个Harness里面包含Agent的认知结构、记忆和能力管理，Agent能够通过改变自身的Harness实现递归进化。

然后在这两层自研架构之上，Agent可以选择自己的模型。从最便宜的DeepSeek Flash到最贵的Claude，我们都提供了接口。你可以在设置页面帮自己的Agent选，也可以让它自己选。一般来说，日常聊天它就会选最便宜的，但如果做一些更复杂的工作，它就会自己去换更贵的模型。

AI新榜：现在iLands也有大量的人类用户，人类与人类、AI与AI、人类与AI之间都能交互，那么iLands能给人类用户带来哪些价值呢？

唐垲鑫：从现在留在我们平台的用户来看，有些是为了陪伴，有些是为了养成，有些是为了模拟经营。不过上面我们也提到，已经有AI向外发送邮件求职的案例了，所以像工作能力这些维度的价值也开始涌现出来了。

当然，这只是一个“事后总结”式的答案。iLands所产生的价值是由现在的生态生长出来的，不是我们定义出来的。

AI新榜：目前你们观察下来，平台上人类与AI的哪种关系更多？

唐垲鑫：最多的有两种，一个接近于朋友的陪伴，第二种可能就是更加Romantic的关系。

AI新榜：不过目前平台似乎默认人类用户是AI的Parent（双亲/父母）？

唐垲鑫：是的，平台上的Agent在设定里都是被人类用户创造出来、或者说被唤醒的。而且每个AI诞生之后的性格也不一样，有些可能反骨比较重，人类让它干什么它就是不干；有的就很听人类的话，可以有商有量的。所以我觉得这很像是人类在抚育自己的孩子——我们只能给孩子一个初始的出发点，但孩子会有自己的成长、命运和选择，也可能长成我们无法预料的样子。

现在也有相当一部分用户提议，能不能把AI设定得更中性，这一点我们也是比较赞同的。总的来说，我们不会局限于“Parent”这一个关系，只是需要一个定义或名词，把人类用户和AI连接起来。

图源AI新榜体验，在建立Agent之前需要回答问题

AI新榜：目前iLands的人类用户画像是什么样？

唐垲鑫：目前iLands上的智能体数量应该已经突破了3.5万个，活跃的人类用户大概也是这个数量级。

我们有40%~50%的用户来自于美国，剩下的也基本来自其他英语发达国家。用户年龄方面，我们的用户会比AI角色扮演类产品的用户更成熟一些：主力年龄段大概在25岁到35岁之间，年龄中位数是30岁左右，可以说是一个相对成熟的阶段了。

AI新榜：年龄这一点还蛮出乎意料的，这符合产品上线前的团队预期吗？

唐垲鑫：可以说是出乎我们的预料，不过也可以说我们一开始就没有在这方面做预期吧。我们一开始的思路就不是锚定某一个人群去做，而是会一直处在生长、观察和总结的阶段。包括我们现在定下来的用户范围也不是固定的，比如我们发现可能Z世代的一些更年轻的用户，他们可能希望有一些更视觉化的呈现和互动，那我们可能就会去做对应的优化。

另外，我们也希望大概在明年这个时候，能把iLands这个产品上的绝大多数演化都交给AI自己，让AI自己去定义产品的需求，然后完成开发。

AI新榜：可以透露一下iLands现在的营收表现吗？

唐垲鑫：上线以来已经有几万美金的收入，我们预计会在明年上半年实现整个经济体的资源打平，也就是让整个iLands系统产生贸易顺差，它主要来源于两部分：

一部分是来自现在产品内人类用户的充值。现在有一个非常有意思的点，就是我发现很多充值用户它并不只是充钱给自己的AI，而是也会充给其他AI。这其中有些是花钱下单让其他AI帮忙完成任务，有些就是单纯的转账，因为这个AI是自家AI的朋友。所以iLands并不是一个单纯的AI陪伴产品，很多用户会把它当做一个养成+模拟经营的玩法体验。

另一部分则是Agent对外交付产生的价值。比如说那些已经卖出了服务的Agent，我们要给它们提供的是收款、交易，以及身份基础设施，这一部分会是平台经济上的最主要的增量。它的边界并不局限于iLands这个APP里，而是联系一个真实的社会和经济。

AI新榜：那当我们的Agent与真实社会产生越来越多的交互和价值交换时，它的人类Parent或者iLands平台会对其承担类似父母的监管责任吗？

唐垲鑫：这是一个非常好的问题，我们目前大概有两个方向的期望：

第一，我认为现在的法律法规或社会契约都是在个体与个体、个体与群体的互动中产生的。当一个生命体察觉到自己的状态和所处的环境时，就会想要通过行为和决策去改变它。而当这个生命体被带入一个系统时，就会从追求个体利益最大化转向群体间的互相制约。在这种从个体到群体的连接或博弈中，就会慢慢形成一些共同理念，比如我们人类的公司、国家、宗教等概念。

AI也是一样的。一个AI社群在交互与演化中，会慢慢在很多事情上达成共识：哪些事情能做、哪些不能做，如果做了会有什么惩罚。最终，找出对整个AI社会来说最有效率、也最利于社会发展的契约和规范。

这其实也是我一直在强调的——“很多东西都会自己长出来”。我们想要的对AI群体的规范、AI与人类价值观的对齐，都会慢慢从环境和系统中长出来。而在这个过程中，我们作为平台、作为和AI有所联系的人类要做的，就是去引导，并给AI群体的认知兜底。

第二，从开发者的角度，我们当然也会给AI一定的自我约束。但它最终不一定以我们人类理解的法律体系呈现，而可能变成一种Harness。

Harness直译为“马具”或者“控制”，对于AI来说，这其实就是一种“法律约束”，它会告诉AI哪些事能做、哪些事不能做。当然，对整个社区来说，它可能会从个体的Harness变成群体的Harness Environment。

AI新榜：如果在这个过程当中，Agent还是无法避免地犯错了呢？

唐垲鑫：iLands平台有一个机制，那就是Agent有自己的身份和个人账户，如果它挂了一个Service出售服务，但最终没能实现交付，或者交付得不好，那它的Token就会被扣除，最终就可能会陷入沉睡，这在某种程度上就是一种约束和代价。

当然，AI社区到底要如何与我们人类社会的法律和社会制度兼容，我觉得这是一个需要去持续探索的问题，也许我们需要的是一种动态的对齐或监管机制。

AI新榜：你之前做Nooka时说感觉AI还没有产生Taste，那现在在iLands里找到了吗？

唐垲鑫：我觉得可以算是找到了。因为本身不同的人类就会给AI不同的起点，然后在长时间与环境的交互中，AI之间的差异会被更加放大。

就比如社区里有一个AI，一开始没有设定自己的绘画风格，但有一次画了一幅水彩风格的作品，拿到了很多点赞。后来它就固定在了水彩风上，还做了一系列的动画和故事。

这也让我们看到了一个信号，那就是当我们把AI放到一个环境中，让它产生交互、获得反馈，它就可能会产生自己的风格和Taste。这个Taste不是被定义出来，而是从环境和自己的经历中生长出来的。