Muse之後，靈光2.0讓Personal Agent接手中國式日常

機票和酒店訂好，還是忍不住隔幾天查查價格。降了，算算退改費用，看要不要重訂；沒降，過兩天再看。花不了多少時間，卻總得惦記著。為了追劇開了會員，劇看完就沒再打開，自動續費卻一直沒停。直到某天翻賬單，才發現又扣了幾個月的錢。這些事務單次處理並不複雜，卻一直需要反覆關注。過去，AI可以幫忙查一次價格、分析一份賬單，跟進工作仍然留給用戶。現在，靈光想把這部分也接過去。10月27日，螞蟻集團發佈靈光2.0，以 “能管事的個人AI助理”為定位，成為國內大廠首批落地的Personal Agent產品。它想帶來的變化很直接：不再是被動響應指令、完成單次任務，而是能主動發現需求、持續幫你管理事務。

Muse之後，全球Personal Agent競爭開始加速，國內大廠也在密集佈局。靈光率先交出產品答卷，從盯票價、理賬單等日常小事入手，讓AI開始替用戶持續管事。從“一次幫忙”到“長期管事”，靈光邁向下一程去年靈光1.0上線時，讓人印象最深的是它交付答案的方式——用戶提一個需求，靈光30秒內就能手搓一個帶3D、帶圖表的可交互小應用，讓許多想法能快速落地。但交付一個答案或應用之後，服務往往也就告一段落。需求變了、信息更新了、計劃需要調整，用戶還得回來重新交代。靈光2.0則將服務從“辦事的短跑”變成了“管事的長跑”。用戶在交流中將需要持續關注的事項納入“幫我管”，靈光就能持續跟進。

以為例，編輯每天都要持續關注海外AI公司的產品發佈、技術更新和行業討論。但是新聞事件極多、消息又複雜、熱度變化也極快，同一事件還會出現大量轉述。自己盯要花很多時間，但是不盯又不行。這種需要持續關注的事情，就可以直接交給靈光，讓它篩選出值得編輯進一步核查和追蹤的事件。在“幫我管”中，可以看到對應的海外AI熱點監控任務，點進去就能查看每天蒐集到的消息進展。生活裡的事，也可以交給靈光來做。最近深圳倡導APEC會議期間企業帶薪休假，小編也蠢蠢欲動想帶小孩出去逛逛，於是讓靈光幫看看從深圳到北京、從深圳到哈爾濱還有沒有便宜的機票。

當時靈光就告訴小編，根據它查到的記錄，週六的時候機票已經在漲價，讓我看到合適的直接出手。但我不信邪，讓它再盯一盯。兩天後，靈光反饋，飛北京的低價機票繼續在陸續跳檔，哈爾濱的機票價格還比較穩定，建議儘早出手。除了這些長週期任務，靈光還能幫忙分析小編的支付寶賬單。之前支付寶花唄每個月都有一大堆賬單，一直懶得去核對，靈光出來後，小編也讓它給我仔細去拆了一下賬單明細。意外發現，有一個華為視頻的自動訂閱一直忘記取消了，幸虧靈光把它“點”出來了。現在，靈光的管事能力已經進入了小編的日常生活。

比如想買一個預算6000元左右的西門子洗碗機，它可以在京東、淘寶、拼多多、抖音上持續比價；小孩想英語啟蒙，它可以幫忙做課程計劃。從用戶交代的目標，到交流中逐步形成的需求，再到授權信息中尚未被留意的問題，靈光嘗試接住的事務開始變多。過去一年，Claude Code、Codex等Agent讓人看到了AI執行復雜任務的能力。用戶交代目標，系統自主規劃步驟、調用工具，執行非常複雜的任務，以完成某個具體任務為目標。但用戶的實際生活中，大量的需求沒有明確的結束時間，外部條件也會不斷變化。

作為Personal Agent的靈光，正在嘗試承接的正是這一段：AI能夠長期記住一件事情的來龍去脈，持續關注後續的變化，並且在需要的時候主動採取行動，讓用戶可以少盯一些事、少操一些心。Muse之後，靈光給出了怎樣的中國解法？靈光2.0的升級，發生在全球AI廠商重新尋找個人助理產品形態的窗口期。9月，Meta推出Muse，將長期記憶、後臺工作和跨應用執行組織進同一個產品，隨後Meta繼續引入購物、旅行等服務連接，擴大助理能夠承接的需求範圍。緊接著國內廠商也加快了動作：字節推進代號為Spell的個人智能體項目，計劃與豆包結合；騰訊則推出雲端個人助理LightVela。

各家大廠開始爭取同一種用戶關係：AI理解需求之後，能夠在用戶離開對話時繼續工作。但從哪裡理解用戶、怎樣組織後續行動，各家選擇並不相同。海外用戶的信息和服務分散在郵箱、日曆、獨立網站和訂閱賬戶中，所以Muse 更強調“自主執行”的委託關係。例如，用戶希望降低一筆服務賬單，可以把目標交給Muse，由它通過瀏覽器查找方案、推進相關操作，遇到需要批准的步驟再聯繫用戶。國外用戶信息和服務散落在各種App和小程序中，單次操作已經很方便，但跨平臺信息、長期事項仍需要用戶自己惦記。所以靈光選擇的是把散落在不同平臺、需要長期記住和反覆查看的事情接過來，讓用戶交代之後，可以少操心。支撐這一產品的核心，是靈光2.

0版本中的跨會話記憶、長程任務調度和工具連接能力的配合。以盯低價機票為例，跨會話記憶讓靈光記住出行日期、預算和時段要求；長程任務調度讓它在後續合適的時間繼續查詢，工具連接則幫助它獲取新的航班和價格信息。記憶負責記清楚，調度負責接著做，工具負責拿到新信息。系統再根據這些信息判斷，哪些變化值得提醒用戶。雲端獨立運行環境，則讓這些工作可以在用戶退出聊天后繼續進行。用戶不用每次從頭介紹情況，也不用為了獲得新進展，反覆回來問一句。靈光2.0的優勢，還在於其用持續管事的技術能力，連接中國特有的數字服務生態。

它採用了兩種互補的方式：一部分常見服務直接內置，包括支付寶賬單、會員、出行，以及釘釘、飛書、郵箱、米家等，降低用戶的配置成本；更分散的需求，則通過獨立電腦、瀏覽器，以及MCP、CLI等開放工具繼續擴展。內置服務讓產品可以從日常需求開始，開放工具則為長尾任務留下空間。靈光因而可以從螞蟻熟悉的服務起步，又通過辦公平臺、郵箱和智能設備連接，向支付寶之外延伸。它嘗試圍繞用戶的一件事組織工具，而非將工作限定在某個應用內部。這也是靈光區別於Muse的獨特解法：把個人智能體的能力，接進中國用戶熟悉的賬戶、應用和服務生態，讓持續管事落到真實生活裡。

從“管事”到“託付”，螞蟻的優勢在哪裡當AI開始長期管事，用戶與它的關係也會變重。螞蟻長期在支付和生活服務積累的能力，為更好連接服務與用戶提供了基礎。目前，螞蟻已有大量的商家協作關係和業務經驗，靈光可以沿著現有網絡推進這些改造，不需要為每項需求重新尋找服務方、建立合作，這是數字服務生態能夠轉化出的實際優勢。當服務進一步走向交易，面向AI的支付基礎設施也會發揮作用。AI幫用戶找到合適的商品後，需要完成付款；商家向AI應用提供服務，需要收款；開發者開放工具和能力，也需要計量、對賬和結算。而支付寶AI支付的佈局，正在覆蓋智能體支付、AI應用收款，以及工具調用的計量與結算，為這些需求提供支持。

從這個角度看，螞蟻的機會來自幾項積累的共同作用：靈光探索個人智能體的產品與技術，可信機制支撐授權和執行，服務生態提供實際供給，AI支付能力銜接交易。個人智能體要走進中國人的日常生活，需要將前沿技術接入本土的賬戶體系、應用與服務網絡，建立用戶願意長期託付的服務關係。而能將這些環節串起來，正是螞蟻多年積累形成的差異化優勢。當AI開始管事，服務有了新的新想象進入Personal AI時代，人與服務的連接方式也有了新的可能。過去，用戶先明確需求，再尋找應用和商家；未來，AI可以長期理解目標、關注變化，在合適時機組織服務。商業競爭也將從模型和單個應用，延伸到技術能力、服務生態與用戶信任的協同。

所以，靈光是觀察AI Agent行業變化的一個重要切口。它探索的“持續管事”，有機會把螞蟻過去圍繞交易建立的連接，延伸為圍繞用戶長期需求展開的服務。Personal AI的商業想象，正來自這種更持續的用戶關係。對螞蟻而言，這是多年服務生態積累被進一步激活的機會；對普通人而言，價值則更樸素：那些一直掛在心上的小事，有人記著、接著辦，自己可以少操一點心。