国内AI领域正掀起个人Agent的开发热潮，互联网巨头们纷纷布局抢占位置。
近期，蚂蚁集团和阿里巴巴相继推出“灵光2.0”和“千问Go！”，并启动了小范围测试；此前有消息称字节跳动即将发布个人Agent“小豆”；腾讯则在LightVela、元宝和微信原生Agent上多线布局；而刚获得33亿元融资的Manus也推出了Cue产品。
从大型企业到初创公司，都在加速开发能够直接“替用户处理事务”的AI产品。
这股热潮的源头，是Meta在9月8日发布的Muse。Muse打破了传统对话AI一问一答的交互模式，用户只需给出最终目标，Muse就能自动分解任务、打开网页、填写表单并调用外部应用完成操作。
能够直接替人执行任务，是过去两年对话大模型一直难以实现的能力。
Sensor Tower的数据反映了市场的热度：Muse上线13天，下载量突破250万，连续占据美国iOS和安卓免费榜榜首，初期日活接近同期ChatGPT的3倍；上线第22天累计下载量突破500万，而ChatGPT达到同样成绩用了56天。
如今，这股热潮迅速跨洋传播，国内大厂集中入场，争夺个人Agent市场。
国内大厂纷纷布局个人Agent
硅谷样板形成后，国内大厂迅速跟进，节奏甚至有些仓促。
字节跳动早在4月就被曝出，由豆包手机助手团队内测个人助理“Spell”，定名为“小豆”，后续将推出独立App。不过，目前关于“小豆”的信息不多，产品的最终形态和落地场景仍存在不确定性。
腾讯采取多线布局，不将所有资源押注在单一产品上。
9月底，腾讯上线了个人智能体产品LightVela，定位为“云端个人助理”，可通过微信接入，全天在线处理各类日常需求。腾讯的元宝也在加速向个人智能体方向演进。此外，微信生态内的“小微”正在小范围灰度测试，依托WeLM模型主打社交与生活场景。
三条路径并行，覆盖云端独立Agent、对话入口和微信原生场景。
动作最快的是阿里巴巴和蚂蚁集团，阿里巴巴在9月云栖大会上明确加速打造Personal Agent战略，10月13日“千问Go！”正式亮相。
“千问Go！”可帮助用户处理更多个人事务，例如沟通航班延误赔偿、为汽车保养询价并预约、申请淘宝价保退款等。
有测试用户展示的体验显示，通过千问Go申请航班延误理赔，已获得70元理赔款；也有用户表示，千问Go已帮助申请到52元的淘宝价保退款。
蚂蚁集团的内测版本“灵光2.0”，聚焦于长流程、变量多的场景，例如帮助上班族跟踪市场变动、协助家长管理钉钉打卡、旅行中遇到航班延误或景区限流时重新规划路线等。
刚完成33亿元融资的Manus也加入竞争，将通用Agent技术落地到个人产品Cue。Cue展示的方向，同样是让AI承担重复性工作，比如行程、购物、预约以及生活安排这些日常事务。
Muse热度下降，个人Agent离实际可用仍有距离
热度高涨，并不代表产品能持续留住用户。
在国内大厂尚未完全推出产品时，TickerTrends的最新数据给Muse浇了一盆冷水：它的日均净新增用户，从9月峰值19.8万人骤降至7.4万人，降幅达62.4%；上线满一个月，日活始终未能突破300万。
下载量爆发式增长，但留存和活跃度却后继乏力。个人智能体暴露的困境在于：它证明了用户有好奇心，但未能证明用户愿意长期高频使用。
各家产品虽在持续迭代，但至今没有玩家证明，已经打造出一款面向普通大众、能够稳定可靠完成任务的个人智能体。
一位开发者向Tech星球表示，“代为办事”这个动作本身就需要接触大量敏感信息。
智能体需要调取用户的私人手机号、银行卡、聊天记录和订单信息。想让AI帮忙退订服务，服务商是否愿意受理AI发起的请求；让AI比价下单，电商平台是否接纳身份不可见的AI代理完成交易。
这些不是技术难题，根源在于信任体系和权限机制尚未建立。
Muse爆火后，亚马逊阻止Muse代用户在其平台购物，理由是AI未获得授权、不主动披露身份，存在账户凭证抓取和数据安全隐患。随后美国银行、NatWest等6家全球银行联合预警智能体购物带来的欺诈与隐私风险。
此外，个人Agent处理的大多是需求，比如取消订阅、填报表单、跟进退款，这些并非日常高频操作。
传统对话AI，用户每天都可以用来问答、写文案，天然具有使用粘性；而个人智能体如果只能承接这类偶发事务，用户打开产品的动机就十分薄弱，消费者认可度很难培养起来。
成本与商业化难题，同样横在赛道前方。
对大厂而言，过去一年C端通用大模型消耗了大量算力，却始终未能跑通稳定的盈利模式；办公场景天然具备高频、高粘性、企业付费意愿强的三重属性，一度被视为AI商业化的最优解。
但现实是，时至今日，也没有一家厂商在办公智能体赛道跑通稳定付费闭环。办公场景变现尚且艰难，个人智能体的商业化挑战只会更加严峻。
某种程度上，个人Agent的技术拐点已经到来，但商业落地、社会合规与信任层面的拐点，依旧遥遥无期。毕竟一旦AI代办出现差错，隐私泄露、交易失误的风险，最终大多要由用户自行承担。
风口火热，落地却困于平台围墙
9月，豆包推出豆包手机助手，主打卖点正是“一句话跨应用办事”：用户下达购买指令，AI就能自主检索商品、比价、完成下单。
但仅仅一个月后，已有155款应用拒绝这类自动化操作，名单几乎覆盖大众全部高频线上场景，微信、淘宝、高德、美团、小红书、滴滴等主流App悉数在内。
国内互联网封闭的生态格局，直接决定个人智能体很难做到跨平台通吃。
微信、淘宝、抖音各自是独立闭环，数据相互隔离。一款Agent想要同时接入多家平台，需要跨过的权限、合规门槛，远比想象中复杂得多。
一位大模型从业者向Tech星球分析，无论是海外市场还是国内市场，所谓的个人Agent短期内很难实现跨平台打通，大概率只能局限在单一超级App的生态围墙之内。
这道壁垒虽然没有阻止大厂布局，但也改变了它们的打法。
在传统大模型产品中，字节跳动的豆包优先打通的是飞书与抖音电商；腾讯元宝深度绑定微信生态；阿里千问串联的则是生态内的淘宝、高德、飞猪与支付宝。在未来会推出的个人Agent中，落地形态本质依旧会依附自有平台运转。
一位大模型行业的从业者，也并不看好跨平台能力的搭建，“本质是利益分配的问题。”
9月20日，亚马逊封禁Muse代为下单购物的能力，理由是“未经授权的AI代理访问、身份不明、存在账号安全隐患。”
但背后在于影响了亚马逊的广告生意，亚马逊在2025年的广告总收入约为686亿美元，收入根基来自用户浏览页面、看到竞价推荐商品。而个人Agent绕过首页、搜索竞价，直接完成下单，平台的广告收益就会受损。
国内大厂之间和内部的利益矛盾更明显。
比如，淘宝依靠推荐流、搜索广告售卖商家流量，微信依托社交网络搭建服务商业闭环，而个人智能体一旦普及，两套商业模式都可能受到冲击。字节跳动的商业化同样高度依赖抖音广告，如果产品转型为代办智能体，用户可绕开抖音页面直接完成消费，平台广告曝光量会产生流失。
如果个人智能体无法带来超过传统业务的收入，反而会反噬平台原本的商业化体系。摩根士丹利此前就给出判断，Muse要跑通稳定商业化变现，最早也要等到2027至2028年底。
高昂的运行成本，是另一道难以逾越的硬约束。摩根士丹利报告测算，Meta全球平均每用户年收入（ARPU）约70美元；即便用户仅消耗5%的免费额度，对应的年服务成本就达到124美元，已经超过单个用户为Meta贡献的年均收入。
短期来看，个人智能体更像是大厂依托主业利润持续输血的战略入口，还远不是一门可以独立造血盈利的生意。本文来自微信公众号 “Tech星球”（ID：tech618），作者：任雪芸，36氪经授权发布。九游体育官网提醒，用户在尝试这类AI产品时需注意隐私保护。
2022-03-14
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