今年 9 月 Meta 推出 Muse 之后，Personal Agent 也就是个人智能体迅速成为 AI 行业的热点方向。扎克伯格在 10 月底的 Meta 财报电话会上透露，Muse 上线一个半月左右，美国和加拿大地区已经有超过一千万用户完成个人智能体的设置，海外市场的热度直接带动国内外科技公司加速布局这一赛道。

国内方面，阿里、腾讯、字节、蚂蚁都已经推出产品或者推进相关项目研发。11 月 5 日，蚂蚁发布灵光 2.0，官方统计数据显示，上线一周时间，这款产品协助用户处理的事务超过 116 万项，任务执行次数达到 360 万次，整体累计用户突破 2000 万。和旧版本相比，灵光 2.0 的定位发生明显转变，不再只是简单完成单次指令，而是尝试把 AI 助理升级成可以主动跟进的事务管理者。阿里千问也在 10 月中旬上线个人智能体 “千问 Go！”。放眼海外，OpenAI、Anthropic、xAI 同样陆续发布自家的个人智能体产品。

个人智能体和传统聊天 AI 有本质区别。传统 AI 更多停留在问答层面，而 Personal Agent 能够基于用户的习惯、目标和授权，感知外界变化，自主拆解任务流程，调用各类工具软件并且反馈最终结果。即便用户退出对话界面，它依旧可以继续推进任务，覆盖出行、消费、家庭生活、个人办公等大量生活化场景。举个例子，用户告知 AI 需要安排下周出差，它需要结合日程约束筛选机票酒店，获取用户授权完成预订，后续遇到航班变动还会持续跟进提醒，整套连贯流程才是个人智能体的核心价值。

灵光 2.0 依靠跨会话记忆、长周期任务调度、工具对接和独立云主机，实现后台持续运行。用户完成机票预订之后，它可以持续监控票价，出现降价机会及时提示；拿到账单查看授权之后，还能梳理消费记录，找出容易被忽略的自动续费项目。千问 Go！嵌入千问 App 内部，依托已有的生活服务资源，处理比价、汽车保养预约这类多步骤的现实事务。

字节这边也有相关储备。有业内消息透露，豆包团队早在今年 4 月就启动代号 “Spell” 的内部项目，由手机助手团队主导。受豆包手机版发布节奏影响，产品一直没有对外公开。随着海外 Muse 等个人助理产品走红，项目推进节奏加快，后续会把 Spell 项目能力深度融入豆包，由 Spell 和对话团队共同开发，预计很快就会对外亮相。

行业人士表示，个人智能体本质是给到 AI 有限的 “代理权限”。过去大模型只负责输出文字，是否采纳全部由用户自己决定；现在经过用户授权，AI 可以读取日历、邮件，甚至发起下单操作。调用的服务越多，如何界定授权范围、关键操作怎样确认，就成了绕不开的现实难题。

海内外厂商的发展路径也存在差异。海外企业主要从独立云端环境、操作系统、应用生态三条路径切入；国内企业大多选择依托已有的超级 App 与终端体系落地，最大优势是可以直接打通交易、社交协作、支付、设备管理等现成能力。

授权与安全，也就是行业所说的信任基建，已经成为各家比拼的核心。想要 AI 完整理解用户诉求，就需要获取足够多的上下文信息，但获取信息就涉及个人隐私与权限开放。腾讯汤道生在采访中提到，能不能拿到完整上下文，直接决定个人智能体的实际体验。很多时候用户下达目标，不会一次性说清预算、个人偏好，需要结合历史信息做判断。

但产品设计又不能走向另一个极端，每推进一小步就弹窗确认，会严重破坏使用感受。对外经贸大学张欣教授指出，不同用户对确认频次接受度不一样，产品需要区分普通执行环节和高风险操作，前者可以在已有授权下继续推进，发生重要变动时再交还用户做决策。

为了解决账号和授权管理的痛点，蚂蚁灵光 2.0 配套了 APASS 这套基础设施。乌镇峰会上，蚂蚁陈亮提出，智能体时代，身份、授权、责任机制需要嵌入每一次服务调用。APASS 作为跨设备、跨应用的统一安全体系，加密保存账号和授权凭证，智能体本身无法接触底层密钥；同时所有权限完全交由用户掌控，可以随时查看、修改或者撤销授权。

海外产品同样重视权限隔离。Duet 会把信息读取、内容起草和发送消息、付款签署文件分开，高风险动作必须征得用户许可，智能体无法拿到账号密码；Meta Muse 设置独立 Sentinel 模块，专门管控网络调用，用户可以自主选择接入哪些应用，随时关闭访问权限。

个人智能体想要真正落地，光靠大模型推理能力远远不够。任务能否跑通，要看能够对接多少外部服务，如何打破不同平台之间的壁垒，这非常考验工程能力以及对现实业务流程的理解。有行业研究者判断，身份账号、交易支付体系，会是下一阶段竞争的关键底座。

海外支付服务商 Stripe 的数据可以侧面反映趋势，其 Link 体系中，由智能体发起的下单交易量短期暴涨 38 倍，平台也专门推出限额授权、交易保护等适配 AI 代理下单的规则，谷歌也在推进代理支付相关协议。当 AI 可以代为交易，就需要明确核验用户意图、确认授权，并且定义交易失败之后的责任划分。

国内也已经出现实际案例。此前支付宝上线的 AI 付，接入瑞幸 Lucky AI 点单助手，用户在对话窗口下达点咖啡指令，核验身份之后直接完成支付，不用跳出对话页面。看似只是少一次页面跳转，背后需要把对话里的需求转化成正式订单，打通商户、账户、风控整套流程。

简单来讲，个人智能体不是只比拼大模型回答有多流畅，而是模型理解能力、服务生态接入、安全授权机制三者的综合较量。如何把模型、App 商户、支付风控体系有效组合起来，做出稳定可靠的代办服务，将决定个人智能体到底能走多远。

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