10月27日，蚂蚁集团发布灵光2.0，定位“能管事的个人AI助理”。
一个半月前，Personal Agent刚刚在美国跑出第一个爆款。
9月8日，Meta发布个人智能体Muse，据Sensor Tower数据，Muse上线40天美国下载量突破1000万，历史上只有11款应用做到过，ChatGPT同期为370万。Muse的7日留存为30%，同类AI应用平均为19%。
摩根士丹利测算，Personal Agent的潜在市场规模约30万亿美元。
Coding Agent之后，市场看到了下一个万亿美元级赛道。
国内大厂几乎同步转向。千问在9月云栖大会上宣布将推出Personal Agent，字节和腾讯也被报道在推进独立的个人智能体产品。
灵光2.0切入的是“管事”。
办事是一次任务，交付即结束。管事是一件持续的事，需要记忆，需要离线运行，需要随情况变化主动调整。
管事，AI开始有了时间维度
以前，问题要用户自己发现，需求要用户自己提，AI只管执行，Personal Agent时代发生了新的变化。
灵光2.0会自己找事做。用户授权后，它根据接入的账单、邮箱和群消息，判断哪些事要跟进，自己去盯、去查，到了要用户拍板的时候再来提醒。
Chatbot解决当下的问题，Personal Agent处理的，是跨越几天甚至几个月的事。
支撑这种能力的是三项升级。
第一，记得住。灵光围绕同一件事保留目标、偏好、关键条件和阶段进展，用户不用每次从头讲背景。
第二，跑得久。灵光依托独立云主机运行，用户退出对话后，任务仍在继续，并根据新的信息动态跟进。这和Muse的云端虚拟机是同一条技术路线。
第三，连得上。灵光内置连接支付宝账单、会员、出行等能力，也能通过MCP、CLI调用钉钉、飞书、邮箱、12306、米家以及多家车企的服务，管理范围从线上事务延伸到跨平台工作流和智能家居。
比如，一位用户把邮箱授权给灵光后，灵光一直盯着他的账单邮件。有一天，它发现一张信用卡快要扣年费了，马上提醒用户。用户联系银行，补齐了免年费的条件。
整个过程，用户只做了两次行动：授权和打电话。
灵光的应用场景更贴近中国家庭的生活习惯与日常需求：机票订完后继续盯价，降价即提醒；梳理支付宝账单，找出被遗忘的自动续费；关注钉钉班级群，把老师通知整理成待办，再调用米家打印机打出复习资料；按接种本排出疫苗时间轴，改期后同步更新后续安排。
这些事单独看都不复杂，难在需要一直有人帮你“盯”着，这是Personal Agent的特点。
要把这些事真正管起来，更多的难点在模型之外。
Muse卡住的地方，正是蚂蚁多年积累的家底
Muse证明了需求，也把行业难题摆上了桌面。
Personal Agent要跨过三道门槛，长任务能否稳定运行，用户敢不敢授权，平台愿不愿开放。
云端虚拟机解决了第一道。后两道，Muse都遇到了麻烦。
9月21日，亚马逊开始阻止Muse访问其购物网站，理由是Muse浏览时不表明身份，且疑似抓取并存储用户凭证。TIME则披露，Muse会持续更新用户及其联系人的关系档案。Forrester的调查显示，只有24%的美国网民信任AI替自己完成日常购买。
在中国，平台这道门槛更高，Personal Agent的竞争，最终落到生态与信任。
蚂蚁的优势体现在三个层面。
第一，蚂蚁积累了广泛的服务连接基础。。
支付宝连接超过10亿用户、8000万商家和1万多项服务，未来可为灵光拓展服务调用提供更成熟的合作网络。
第二，信任是蚂蚁的老本行。
蚂蚁22年来在支付安全、身份认证和授权管理等方面的积累，为AI在用户授权范围内办事提供支撑。灵光2.0也接入了蚂蚁APASS智能体可信基础设施，把身份认证、意图安全和隐私保护写进Agent的执行流程。
去年以来，支付宝也围绕智能体商业搭建了全栈框架，包括面向大模型平台充值的Token Pay词元支付、面向个人智能体的AI付、面向商家的AI收以及AI钱包，可串联意图、授权、支付与凭证的完整交易链路。支付宝AI付用户在今年2月突破1亿，截至5月累计处理交易3亿笔。
第三，管事的场景，离服务和交易更近。
Personal Agent的持续运行并不便宜。巴克莱测算，常驻型Agent每个日活用户每月的托管成本约4美元，约为ChatGPT免费用户推理成本的10倍。如何让这份投入形成可持续的服务和商业模式，是每个Personal Agent都要回答的问题。
摩根士丹利预计，到2030年中国C端AI可变现收入约3000亿元，其中99%来自商家端的意图变现，即广告和交易佣金。Meta为Muse设计的商业模式，也包括向商家收取交易促成费用。
再看灵光2.0的场景，价保、比价、续费、缴费、、会员权益，几乎每一件都有明确的用户需求，也离交易更近，更容易在服务用户的过程中，建立可持续的商业模式。
从生活服务平台，走向AI时代的需求入口
这些年，支付宝以支付为基础，发展为连接用户与商家的生活服务平台。进入Personal AI时代，这种连接有了进一步深化的可能。
美银就在近期研报中判断，个人AI代理首先重塑的是消费决策的漏斗顶部，即使不直接完成交易，也会影响用户最终在哪里下单。
消费决策入口的前移，为拥有广泛服务网络的平台带来了新机会，而蚂蚁早已在积极布局Personal Agent：
通过AI付等产品构建全栈AI原生支付体系，为未来的智能体商业提供支撑；
持续探索AI应用：阿福聚焦健康，阿宝依托支付宝服务普通用户的日常需求，灵光则侧重前沿的产品与技术探索。
灵光与阿宝也由此有了协同空间。灵光先行探索的产品形态与技术能力，经过验证后，有望进一步应用于阿宝，借助支付宝的高频场景与服务生态触达更多用户，形成从前沿探索到大众应用的递进。
今年8月，蚂蚁集团CEO韩歆毅就在支付宝AI生态大会上提出，AI智能体将成为连接用户和商家的新界面，商业价值也将更多地取决于对需求的理解深度和履约质量。
蚂蚁的新机会，正是在已有支付和生活服务网络的基础上，把理解需求、匹配服务、协助办理和后续跟进连起来。当AI长期理解一个用户，持续承接他的需求，它就握住了服务分发的起点。哪个商家被推荐，哪笔交易被促成，哪项服务被续上，都从这个入口开始。而这个入口的价值，则来自每一次恰当的提醒、每一项合适的推荐，以及每一件被妥善办好的事。
过去，支付宝连接的是交易。管事时代，灵光连接的是需求。
Muse让市场看到了Personal Agent的万亿想象。在中国，这种想象能否落进真实生活，仍取决于技术的成熟、生态的开放与用户的信任。蚂蚁的探索，也为观察Personal AI如何融入中国的生活服务体系，提供了一个重要样本。
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