2025年是AI应用爆发的元年，当全球AI竞赛步入“中国时刻”，一场深刻的技术变革正悄然改写产业格局。在此关键节点，行业面临核心命题：如何跨越AI技术到规模化应用的鸿沟？下一个颠覆性的AI超级应用将诞生于何处？

4月18日，由36氪主办的2025 AI Partner大会于上海模速空间盛大启幕。本次大会以“Super APP来了”为主题，聚焦AI应用对千行百业的颠覆性变革。大会分为“Super App来了”和“谁是下一个超级应用”两大篇章，覆盖“在AI世界中长大”“2025卷AI就卷超级应用”等七大话题，涵盖10+场主题演讲、3场圆桌对话与两大优秀AI案例企业名册发布环节，深度剖析AI技术如何重构商业逻辑、重塑产业格局，探索AI超级应用带来的无限可能。

当日，闲鱼CTO陈举锋带来了《应用大模型重塑C2C闲置交易用户体验》的主题分享。

闲鱼CTO陈举锋

以下为陈举锋演讲内容，经36氪整理编辑：

各位嘉宾上午好！我是来自闲鱼的陈举锋。过去几年，基础模型能力实现显著突破，闲鱼也在过去一年多的时间里，借助大模型对C2C闲置交易的用户体验进行了全面升级。今天，我将分享我们在这一领域的深度探索与实践成果。

过去8年，中国闲置市场规模呈爆发式增长，实现了6倍的跨越。作为行业头部平台，闲鱼深度参与并见证了这一历程，在商品供给、用户规模和交易规模上均实现跨越式发展：在线商品数突破10亿，日均GMV超10亿元，日均商品发布量达400多万，注册用户总数超6亿。这些亮眼的数据，充分彰显了二手闲置交易市场的巨大潜力与活力。

然而，市场的繁荣也带来了新的挑战。随着商品种类日益丰富，交易形态正从单一的实物商品买卖，逐步演变为“服务化”与“社区化”并存的模式。一方面，95后用户占比近半，他们不再局限于传统的闲置物品交易，而是更倾向于将闲置时间、副业技能、兴趣爱好等非实物内容融入交易，虚拟服务、技能交易等新兴形态在闲鱼上已成为常态。另一方面，闲鱼作为“交易 + 交流”双轮驱动的平台，98%的交易需要买卖双方进行深度沟通。在这个过程中，交易前的互动早已从单纯的商品咨询，延伸至社交化交流，用户不仅聊商品，还会分享个人信息、生活趣事，形成了独特的社区氛围。这些变化极大地提升了平台生态的丰富性， 同时对交易效率也提出了新的挑战。如何在保障用户体验的同时提升交易效率，成为闲鱼亟待解决的问题。

传统互联网产品依赖预设的用户动线，如发布、搜索、交易等固定流程。但在闲鱼的C2C闲置交易场景中，这一模式面临着“不可能三角”困境：若追求发布轻量化，减少卖家填写信息的环节，商品信息就会不足，导致后续搜索匹配效率降低；若要求卖家填写详细属性，虽然能提升搜索精准度，却会增加发布成本，造成用户流失；而在交易环节，大量重复的咨询又会消耗买卖双方的时间和精力。即便对产品动线进行优化，也难以从根本上解决这一矛盾，成为制约平台发展的关键瓶颈。

我们认为，未来C2C闲置交易的终极产品形态是“基于超级智能体驱动”的新模式——买卖双方通过专属Agent完成交易撮合，彻底取代传统的平台交互模式。在这一愿景下，买家和卖家无需再与平台上复杂的产品动线、功能模块进行交互，而是由智能体根据用户需求，自动完成信息匹配、交易协商等一系列操作。尽管这一目标尚在探索中，但大模型尤其是多模态大模型能力的快速迭代和广泛应用已经能大幅提升了现有的产品能力，这给闲鱼突破困境提供了重要抓手。

闲鱼卖家在发布商品时，普遍面临三大痛点：商品描述撰写困难、定价缺乏参考、重复咨询消耗精力。为解决这些问题，闲鱼分阶段对智能发布功能进行了优化：

第一阶段：基于通义多模态模型，尝试自动生成商品描述。这一版本虽然解决了卖家“不知如何写”的问题，但生成的内容过于“AI 化”，充斥着模板化的表述和冗余信息，与C2C个人卖家真实、亲切的表达风格不符，反而影响了用户体验和交易效果。

第二阶段：为使模型生成的内容更贴合闲鱼平台特色，我们将闲鱼的行业数据、用户行为数据、品类信息，以及大量用户发布的话术和语料输入模型，帮助模型学习闲鱼的语言风格。同时，通过图片识别技术，让模型能够快速定位商品类型，减少类目预测偏差。优化后的描述在语言风格和信息精简度上都更接近真实卖家的表达，大幅提升了内容的可信度和吸引力。

第三阶段：在满足基础功能的基础上，我们进一步追求风格的多样性，为用户提供了多种个性化选项，如“鲁迅风格”“废话文学风”等网络热梗风格。此外，我们发现用户虽然希望借助模型辅助，但并不希望完全由模型代劳 —— 他们更愿意保留对商品的个性化表达。因此，智能发布最终定位为“润色工具”：用户先输入基础信息，模型再基于世界通识和商品特性，补充对交易决策有价值的信息。数据显示，这一功能使商品动销率提升超15%，显著促进了交易转化。

商品发布后的在线咨询环节，是卖家耗时耗力的重灾区。大量重复的“在吗？”、“商品还在吗？”等无效问题，以及复杂的议价过程，严重消耗了卖家的时间和耐心。闲鱼通过“AI + 人”协作模式 ，实现了智能托管功能，有效缓解了这一难题。

模型不仅能自动回答商品通识性问题，还可在卖家授权下完成议价。但大模型存在对数字不敏感、易产生“幻觉”（即生成错误信息）的问题。为此，闲鱼采用了双管齐下的策略：一方面，为模型外接知识库，整合商品详情页信息、卖家个性化描述，以及与其他买家交流过的属性信息，确保回答的准确性；另一方面，针对数字相关的议价环节，外挂专门的小模型，结合溢价策略，辅助完成议价过程。

实际运营中，智能托管功能展现出了强大的潜力。许多用户担心与机器人沟通会降低体验，但数据显示，这一模式反而获得了认可：首先，卖家在线时间有限，而AI能实现实时回复，大幅提升响应速度；其次，模型能解答卖家无法回答的专业问题；最后，卖家可在后续介入，补充完善AI回答中不足的部分，形成“三人群聊”式的协作机制。

智能发布和智能托管上线后，闲鱼AI用户规模覆盖近2000万，通过智能托管产生的GMV累计超4亿元，真正朝着“解放卖家双手”的目标迈进了一大步。

闲鱼的C2C模式决定了平台上存在大量长尾商品，这些商品数量众多、属性复杂，难以用传统的类目结构进行管理。在一手电商中，运营团队可以投入大量人力维护品类属性和型号信息，但这在闲鱼并不现实。

为此，闲鱼创新性地提出生成式语义ID（GSID），利用大模型强大的多模态理解能力，自动对商品进行聚类和编码。GSID就像商品的“数字指纹”，它无需人工干预，完全依赖基础模型的能力提升和行业知识的注入，即可实现对商品的精准理解与聚合。在搜索环节，GSID将商品和用户搜索词编码到同一框架下，基于语义相似性进行召回，相比传统的关键词匹配，显著提升了长尾商品的搜索准确率。例如，在搜索“英国短毛猫”时，传统类目结构可能仅能定位到基础品类，而GSID能够捕捉到“巧克力银毛英短”等更细分的属性，让小众商品也能精准触达目标用户。

闲鱼的终极目标，是构建由多模态智能体驱动的交易平台。这一愿景的实现，需要三大核心能力的支撑：

基建层：搭建稳定、高效的底层技术架构，为智能体的运行提供坚实保障；

行业模型：基于闲鱼海量的交易数据，训练专属的行业大模型，并构建全域知识库，确保智能体对平台业务的深度理解；

原子化工具：将发布、搜索、交易等功能拆解为可被智能体灵活调用的原子工具，打破传统产品动线的束缚，实现更自由、高效的交互模式。

以买家视角为例，未来在闲鱼上购买优惠商品（如低价咖啡券）时，智能体可自动整合分散的供给信息，处理核销地点、使用规则等复杂问题，真正实现“丰富供给”与“标准化交易” 的完美融合。这种模式不仅能提升交易效率，还能将闲鱼的社区属性与交易属性进一步打通，创造更流畅、更个性化的用户体验。

闲鱼希望通过深度挖掘多模态智能体的自主决策与协作能力，彻底重塑C2C交易的产品结构与用户体验。这不仅是技术的突破，更是对闲置交易模式的重新定义。我们相信，随着大模型技术的不断发展，闲鱼将在智能体时代探索出一条独特的创新之路，为用户带来更便捷、更智能的闲置交易体验。

以上就是我的分享，感谢大家！