字节腾讯阿里扎堆个人Agent：谁先跑出中国版Muse？

来源| Tech星球

文| 任雪芸

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”、“千问Go！”，并开启小范围内测；此前，字节被曝出即将推出个人Agent“小豆”；腾讯也多线布局LightVela、元宝与微信原生Agent；而刚完成33亿元融资的Manus也推出了Cue。

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，由豆包手机助手团队内测个人助理“Spell”，定名“小豆”，后续将推出独立App。不过，目前关于“小豆”的信息不多，产品最终形态、落地场景仍存在变数。

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月云栖大会上千问明确加速打造Personal Agent战略，10月13日“千问Go！”正式亮相。

“千问Go！”可帮用户办理更多个人事务，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。

有测试用户晒出的体验显示，通过千问Go申请航班延误理赔，已获取70元理赔款；也有用户表示，千问Go已帮忙申请到52元的淘宝价保退款。

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，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。