字节腾讯阿里扎堆个人Agent:谁先跑出中国版Muse?
国内AI赛道正掀起一轮个人Agent竞速,互联网大厂们纷纷押注卡位。
这两天,蚂蚁、阿里先后亮出“灵光2.0”、“
从大厂到创业公司,都在冲刺能直接“帮用户代办事务”的AI产品。
这股赛道热潮,源头来自Meta在9月8日发布的Muse。Muse跳出传统对话AI一问一答的交互逻辑,用户只需抛出最终目标,Muse便能自行拆解任务、打开网页、填写表单并调用外部应用完成操作。
能直接替人执行任务,是过去两年对话大模型始终难以企及的能力。
Sensor Tower的数据印证了市场热度:Muse上线13天,下载量突破250万,连续拿下美国iOS、安卓免费榜榜首,初期日活接近同期ChatGPT的3倍;上线第22天累计下载量冲破500万,而ChatGPT达成相同成绩,足足花了56天。
如今,热潮快速跨洋传导,国内大厂集中下场,争抢个人Agent市场。
国内大厂扎堆卡位个人Agent
硅谷样板成型之后,国内大厂快速跟进,节奏甚至带着几分仓促。
字节早在4月份就被曝出,由
腾讯采取多线布局,不把筹码押在单一产品上。
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诉求。腾讯的元宝也在加速向个人智能体方向演进。另外,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、微信原生场景。
动作最快的是阿里和蚂蚁,阿里在9月云栖大会上
“
有测试用户晒出的体验显示,通过
蚂蚁内测版本“灵光2.0”,集中在长程、变量多的场景,例如,帮上班族跟踪市场异动、帮家长管理钉钉打卡、旅行中遇航班延误或景区限流重排路线等。
刚完成33亿元融资的Manus也加入战局,把通用Agent技术落地到个人产品Cue。Cue展示的方向,同样是让AI承担起重复的工作,比如行程、购物、预约以及生活安排这些每天都会发生的事情上。
Muse热度退潮,个人Agent离真正可用还很远
热度高涨,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最新数据先给Muse浇上一盆冷水: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,降幅高达62.4%;上线满一个月,日活始终未能突破300万。
下载量爆发式冲高,留存与活跃却后继乏力。个人智能体暴露的困境在于:它证明了用户抱有好奇心,却没能证明大家愿意长期高频使用。
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触碰大量的敏感信息。
智能体需要调取用户私人手机号、银行卡、聊天记录、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,根源是信任体系、权限机制尚未建立。
Muse爆火之后,亚马逊阻止Muse代用户在其平台购物,理由是该AI未获得授权、不主动披露身份,存在账户凭证抓取与数据安全隐患。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,都并非日常高频操作。
传统对话AI,用户每天都可以拿来问答、写文案,天然具备使用粘性;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育起来。
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海量算力,却始终没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,一度被视作 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。办公场景变现尚且步履维艰,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,
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,字节的
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。















