字节腾讯阿里扎堆个人Agent：谁先跑出中国版Muse？

国内AI领域正掀起一场个人Agent的竞争热潮，各大互联网公司纷纷加速布局，试图抢占先机。

最近两天，蚂蚁集团和阿里巴巴相继推出了“灵光2.0”与“千问Go！”，并启动了小范围测试；此前有消息称，字节跳动计划推出个人Agent“小豆”；腾讯则通过多条路线推进，包括LightVela、元宝以及微信原生Agent；而刚获得33亿元融资的Manus也发布了Cue。

从大型企业到初创公司，各方都在全力开发能够直接“替用户处理事务”的AI产品。

这一赛道的热度，起源于Meta在9月8日发布的Muse。Muse打破了传统对话AI那种一问一答的交互模式，用户只需设定最终目标，Muse就能自动分解任务、浏览网页、填写表格，并调用外部应用来执行操作。

能够直接代替人完成任务，这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火爆：Muse上线13天后，下载量突破250万，连续占据美国iOS和安卓免费榜首位，初期日活跃用户数接近同期ChatGPT的3倍；上线第22天，累计下载量达到500万，而ChatGPT达到这一数字用了56天。

如今，这股热潮迅速跨越大洋，国内大厂纷纷投入资源，竞相争夺个人Agent市场。

国内大厂争相布局个人Agent

硅谷的示范效应形成后，国内大厂迅速跟进，节奏甚至显得有些急切。

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”，并定名为“小豆”，计划后续推出独立App。不过，目前关于“小豆”的信息有限，产品的最终形态和落地场景仍存在不确定性。

腾讯采取多线并行策略，不将所有资源押注于单一产品。

9月底，腾讯推出了个人智能体产品LightVela，定位为“云端个人助理”，可通过微信接入，全天候处理各种日常需求。腾讯的元宝也在加速向个人智能体方向演变。此外，微信生态内的“小微”正在小范围灰度测试，基于WeLM模型，专注于社交和生活场景。

三条路径同步推进，覆盖了云端独立Agent、对话入口以及微信原生场景。

行动最迅速的是阿里和蚂蚁。阿里在9月的云栖大会上明确表示，千问将加速打造Personal Agent战略，10月13日“千问Go！”正式亮相。

“千问Go！”能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。

有测试用户分享的体验显示，通过千问Go申请航班延误理赔，已获得70元理赔款；另有用户表示，千问Go已成功帮助申请到52元的淘宝价保退款。

蚂蚁的内测版本“灵光2.0”，专注于长周期、变量多的场景，比如帮助上班族跟踪市场动态、协助家长管理钉钉打卡、在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也加入了竞争，将其通用Agent技术应用于个人产品Cue。Cue展示的方向同样是让AI承担重复性工作，例如行程安排、购物、预约以及日常生活中的各种事务。

Muse热度降温，个人Agent离实用仍有距离

热度高涨，并不代表产品能长期留住用户。

在国内大厂尚未全面推出产品时，TickerTrends的最新数据先给Muse泼了一盆冷水：其日均净新增用户从9月的峰值19.8万人骤降至7.4万人，降幅达62.4%；上线满一个月，日活跃用户数始终未能突破300万。

下载量爆发式增长，但留存和活跃度却后继乏力。个人智能体面临的困境在于：它证明了用户有好奇心，却未能证明用户愿意长期高频使用。

尽管各家产品在不断迭代，但至今没有一家公司证明，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”这一行为本身就涉及大量敏感信息。

智能体需要调用用户的私人手机号、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，电商平台是否接受身份不明的AI代理完成交易。

这些并非技术难题，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未获授权、未主动披露身份，存在账户凭证抓取和数据安全隐患。随后，美国银行、NatWest等6家全球银行联合警告智能体购物带来的欺诈和隐私风险。

此外，个人Agent处理的大多是偶发性需求，比如取消订阅、填写表格、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很弱，消费者认可度难以培育。

成本与商业化难题同样横亘在前。

对大厂而言，过去一年C端通用大模型消耗了大量算力，却始终未能建立稳定的盈利模式；办公场景因其高频、高粘性、企业付费意愿强的特性，一度被视为AI商业化的最优解。

但现实是，至今也没有一家厂商在办公智能体领域跑通稳定的付费闭环。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，仍然遥遥无期。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己承担。

风口火热，落地却受困于平台壁垒

9月，豆包推出了豆包手机助手，主打卖点正是“一句话跨应用办事”：用户下达购买指令，AI就能自动搜索商品、比价并完成下单。

但仅仅一个月后，已有155款应用拒绝此类自动化操作，名单几乎覆盖了大众所有高频线上场景，微信、淘宝、高德、美团、小红书、滴滴等主流App均在其中。

国内互联网封闭的生态格局，直接决定了个人智能体很难做到跨平台通用。

微信、淘宝、抖音各自形成独立闭环，数据相互隔离。一款Agent要想同时接入多家平台，需要跨越的权限和合规门槛，远比想象中复杂。

一位大模型从业者向Tech星球分析，无论是海外还是国内市场，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的生态围墙内。

这道壁垒虽然没有阻止大厂布局，但也改变了它们的策略。

在传统大模型产品中，字节的豆包优先打通的是飞书和抖音电商；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、飞猪和支付宝。在未来推出的个人Agent中，落地形态本质上仍会依附自有平台运行。

一位大模型行业的从业者，也不看好跨平台能力的搭建，“本质上是利益分配的问题。”

9月20日，亚马逊封禁了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。”

但背后原因在于影响了亚马逊的广告业务。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为明显。

例如，淘宝依赖推荐流和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，用户可绕过抖音页面直接完成消费，平台广告曝光量会流失。

如果个人智能体无法带来超过传统业务的收入，反而会侵蚀平台原有的商业化体系。摩根士丹利此前曾判断，Muse要跑通稳定的商业化变现，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）约为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。