AI音乐生成行业发展趋势 - AI创作领域正从"工具产品"向"智能体交互产品"演进，多家成熟玩家及新入场者纷纷布局Agent能力[5] - AI音乐生成具有自由度高和审美高度个性化的特点，与其他创作垂类赛道存在显著差异[6] - 音乐生成Agent的产品设计路径和技术底座展现出与其他创作赛道Agent的巨大差异性[8] Tunee产品核心功能与定位 - 作为国内首个音乐生成Agent产品，通过对话式交互与智能引导显著降低音乐创作门槛[12] - 提供智能对话式创作流程，支持从模糊灵感到专业生成的全流程创作支持，可实时展示思考路径并支持多轮修改[13] - 支持专业化生成与多场景输出，涵盖从专业级音频文件到适配社交媒体传播的MV视频[13] 目标用户群体与核心需求 - 主要用户为具备音乐审美追求的内容创作者，包括文字创作者和视频创作者，需要音乐在内容载体中传递情绪[17] - 用户最关注的体验是指令的遵循性，即AI能否真实响应用户需求并交付符合预期的结果[24][25] - 产品价值体现在通过自然语言交互降低操作门槛，并通过多轮对话主动提供专业建议[26][27] 产品设计理念与技术实现 - 选择对话式交互是因为其天然匹配音乐创作需要多轮修改迭代的特点[30][31] - 产品设计思路更偏向服务非专业人士，采用类似Omakase吧台的主动建议模式[34] - 技术实现上融合了大量人工创作的思考决策，将抽象需求翻译为AI可理解的精准指令[38] 市场竞争与产品迭代策略 - 团队在过去六至七年持续专注音乐交互赛道，曾推出"唱鸭"APP和"天谱乐"模型[41][42] - 当前更关注用户的对话轮次深度与使用时长，通过对话中满意度占比评估产品质量[57][59] - 未来三个月核心迭代方向是提升对话质量与稳定性，聚焦用户最关注的环节[66] 硬件产品布局与生态拓展 - 团队推出全球首款生成式AI吉他TemPolor Melo-D，将音乐模型嵌入硬件解决学习曲线陡峭问题[70][72] - 硬件产品定位为体验型消费，弥补纯软件载体在音乐体验层面的能力限制[71] - 通过AI技术使乐器学习的正反馈更早到来，降低用户获得成就感的时间成本[73]