文｜李炤锋
编辑｜张雨忻
1040万次，这是Meta的AI个人助理Muse上线不足两个月的累计下载量，由此，国内快速掀起了一轮Personal Agent产品热潮——谁能做出一个“中国版Muse”，成为了全行业都在关注的话题。
一批创业团队正在加速入场。去年离开字节的原豆包PC端产品负责人齐俊元，今年再次创业，推出主打持续记忆和主动服务的Today AI。以通用任务执行走红的Manus，则于近期推出个人助手Cue，为Agent配备邮箱、电脑等工具。以AI硬件r1起家的Rabbit，如今将重心延伸到新一代OS3：用户既可以通过网页，也可以通过r1使用这套助手，团队还在开发为之配套的新一代AI硬件......
这些团队正在尝试不同的产品路径：一种是在手机或电脑上提供独立的Personal Agent软件，另一种则是和硬件深度融合，以硬件为入口。
在软件测，有的产品强调持续了解用户、主动提供帮助，有的为AI配备独立的电脑和账号，让它执行任务，还有的尝试连接用户已有的电脑，并通过软件和硬件等多个入口接收指令。这些做法并不互斥，但各家选择的起点不同。
但在国内，创业公司的Personal Agent首先要面对的，是来自大厂的免费产品。豆包、千问已经聚集了大量用户，字节和阿里还在不断向其中加入办事能力。大厂可以把新功能送到已有用户面前，独立的Personal Agent亟须回答的是：它提供的便利，究竟能让多少用户持续使用，甚至愿意放弃大厂的免费产品而为自己付费？
另一方面，争取到用户，也不等于能替用户办成事。国内的购物、出行、支付等服务集中在各个平台，Personal Agent要跨App执行任务，都需要获得服务方的许可。第二代豆包手机助手在近期推出SAEP协议后，微信、淘宝、支付宝、美团等App出现在拒绝AI代操作的名单中。现阶段，助手远远做不到在App间畅通无阻。
近期，《智能涌现》与多个Personal Agent创业团队聊了聊，我们发现，尽管Muse那样的通用助手是行业的愿景，但对创业团队而言，眼下的产品逻辑必须有所取舍。
个人生活助手理旦先从记事、安排日程做起，再逐渐接管更多生活场景；同样开发个人Agent的WishSeen，准备先集中打磨一个生活功能；主打主动服务的个人助手UniCone，则优先面向创作者、个人IP等人群。它们有的从功能入手，有的从客群入手，但路径有共同之处：先争取一部分用户持续使用、愿意付费，再考虑扩大产品的服务范围。
WishSeen联创曹方咏峥表示：“个人Agent是个好的叙事，但如果不能让用户持续使用，并且持续愿意为它付费，那肯定是不行的。”
当“AI接管普通人生活”的热潮涌向国内，用户习惯与服务生态的差异也随之显现。“中国版Muse”能否沿着同样的路径起飞？甚至包括Muse在内的，究竟能不能成为一门生意？投资人、创业公司和大厂，都已置身这场尚未揭晓答案的赌局中。
你的生活，需要交给Agent吗？
Personal Agent要进入普通人的生活，先得证明这个需求真实存在。
今年以来，各类Agent产品迎来了爆发式增长，从Coding到Work，再到如今面向生活场景的个人助理。随着应用场景越来越细分，Agent厂商必须给用户一个使用其产品的理由。
LinkAI创始人查雨捷的团队位于深圳，从聊天机器人项目chatgpt-on-wechat起步，逐步将其发展为能调用工具、操作电脑的开源助理CowAgent。团队同时提供企业平台LinkAI，帮助客户搭建智能体、知识库和工作流。
“其实Personal Agent不是一个特别新的品类或者技术，它更多是一种使用场景。”查雨捷对智能涌现说。他的顾虑是，普通用户已有豆包、千问，专业用户也有办公Agent。“再开发一个同类产品，怎么让个人用户买单，其实是一个问题。”
美国风投机构Menlo Ventures在今年发布的消费者AI报告中发现，美国AI用户中，同时使用通用助手和专门处理某类任务的AI工具的比例，从去年的60%升至72%。机构认为，即使已经使用ChatGPT，用户仍可能为其他的具体需求，再选择一款更好用的工具。
这份报告提示了一种可能：Personal Agent和通用AI工具也许并不冲突，前提是要在日常场景里能够提供真实的便利。
理旦是一款帮人打理生活的个人助手。用户说出要做的事，产品把待办从聊天记录中提出来，放到主界面。创始人阿汤把这种设计称为“以事情为中心”：目前先帮用户记事、安排日程，未来希望进一步替用户完成订酒店、订机票等任务。
理旦的社媒主页写着“在成都，5个人做中国版Muse”。但阿汤坦言，他们已经在计划出海：“我们后面的重点是做海外，但想先通过国内市场把产品磨出来。”
Personal Agent如果要持续服务用户，就得知道什么时候该帮忙。
来自深圳的UniCone团队正在开发主动式个人助手，尝试从用户授权的屏幕内容、聊天记录等信息里整理待办、拆解任务。“它得是主动性的，和之前帮你完成某件事情不太一样。”UniCone CEO说，这需要不断感知用户的情况，在后台运算，判断提供帮助的时机。
这种判断并不容易，尤其是用户的个人信息会不断变化。科技媒体TechRadar编辑兰斯·乌拉诺夫曾分享他在试用Muse时，就曾遇到这样一个场景：Muse发现旧资料里的葡萄牙旅行计划，与近期邮件中的意大利行程不一致，随后，Muse向乌拉诺夫确认并更正了目的地信息。
Muse的主动服务能力，得益于其在邮箱中实时掌握了大量用户信息，但这一路径显然和国内用户生态有着巨大差异——在国内，大量上下都存在于微信、支付宝、大众点评等多个超级App中，Personal Agent如果拿不到这些信息，能提供合格的主动式服务吗？
Today AI产品经理Suki是比较乐观的，她认为，微信之外仍有可用的信息来源。“微信不能垄断一个人工作和生活的全部信息，至少很多工作信息都不是沉淀在微信上的。”Suki表示，Today AI不少用户已授权助手访问飞书、健康、日历等数据，这些应用也能为助手提供理解用户的线索。
但并不是所有Personal Agent都想一开始就包办用户的生活，尤其是暂时没有拿到大钱的创业公司。
正在开发手机个人助手的WishSeen，准备保留记忆和主动性，但只集中打磨一个生活功能。联创曹方咏峥解释，追求大而全，团队既难承担成本，也难做出差异。“我宁愿把某一个功能做到用户足够愿意每天使用，甚至付费。”对创业团队而言，暂时收起万能助手的设想，先把一个具体的生活功能做扎实，似乎更容易在大厂的资源夹击下，找到一个向上的突破口。
新入口和旧城墙
目前，这一批Agent创业团队基本都已经小范围验证了产品逻辑的可行性，但这只是打造产品的第一步——从0到1，创业公司可以在数百名种子用户中验证想法；可再往前走，就要面临和大厂的资源竞争。
今年1月，阿里在发布会上演示了用千问订奶茶，背后是淘宝、支付宝等服务的接入。千问C端事业群总裁吴嘉当时表示，希望未来“大部分生活办事场景只用千问App就够了”。到了9月，阿里又推出面向手机厂商的Qwen Intelligence；10月，千问Go开放体验申请，尝试理赔、价保和预约。
9月底以来，字节跳动旗下的豆包也在陆续接入出行、生活缴费能力。大厂可以在原有产品中加入生活服务能力，也有足够的资源打通部分外部生态。
但对于独立Agent团队而言，获客则要从零起步。
“大厂确实资金雄厚，能够免费，也能够给自己砸钱打广告，这方面我们是比不了的。”阿汤说。他把理旦的突破口放在交互上：“如果产品一模一样，肯定比不过大厂。”
“提醒、待办这些东西，不应该沉在会话流里，应该被提出来，放到主页面。”阿汤说，“真正有价值的东西提出来之后，聊天记录就不那么重要了。”
谈到创业公司能否靠产品交互与大厂拉开差距，查雨捷表示：“有差异，但这个差异维持的时间肯定会越来越短。”框架开放、开发工具进步，让做出一个Agent更容易，也让同行跟进得更快。
Agent做起来快，而模型厂商进化的速度更快，这使得很多投资人面对AI应用项目时表现出相对谨慎的态度。一位来自某产业基金的投资人对智能涌现说：“现在模型迭代太快，你今天投的软件应用，可能明天就被模型干掉了。”
不过，从初创团队的角度来看，短暂领先也值得争取。
“我们可能是最早尝试在Agent里做记忆的团队之一，也是做主动性策略比较激进的团队之一。”Today AI的Suki表示。在她看来，大厂有分发和资源优势，却未必能持续投入：“上线一个月发现数据不行，或者赚不到几个亿，老板一拍脑袋就把项目砍了。”创业公司的产品领先或许只能维持一段时间，“虽然未必形成壁垒性的优势，但这段时间仍然重要”。
不过，即使争取到了用户，“办事”的门槛依旧取决于Agent提供服务的覆盖面。阿里和字节可以先打通自家服务，但用户的生活却不会只在一家公司的生态里展开。
AI要替人办事，迟早得走进别人的地盘。
“如果大家都把权限分享给豆包，每个App就只剩一个后台，这是各大厂商都不愿意接受的。”谈到跨App办事的阻力，来自某大厂的Agent产品经理陈默（化名）对智能涌现说。
以字节近期的动作为例，在二代豆包手机发布前，豆包方面推出“屏幕自动化操作声明协议”（SAEP），让App开发者自行声明是否接受AI代操作，也可以具体划定哪些页面、哪些操作允许助手访问。10月14日公示结束时，官网公布的拒绝名单列出了多达155款App，微信、淘宝、支付宝、美团都在其中。
至少目前，大厂之间的生态壁垒仍然坚固。想让助手跨过去，创业团队不容易，大厂同行也不例外。
就连Muse也碰过这道门槛。9月，亚马逊阻止它代用户购物。外媒报道显示，亚马逊方面认为，代客购买其他商家商品的第三方应用，“应当公开透明地运作，并尊重服务提供商是否参与的决定”。
所以，国内App生态的围墙何时会向外部AI助手打开？
“长期我觉得会开放，但可能要几年，短期肯定不会。”查雨捷坦言。消费平台有自己的数据和业务壁垒，中小团队很难逐一对接。
“如果某个大厂不开放，等到别的平台开放了，流量就会过去。”UniCone CEO认为，当用户通过Agent寻找服务，平台最终会选择开放接口。
经历过大厂多个Agent项目的陈默，对平台开放的速度更为谨慎。他认为，大厂推动改变往往很慢，跨平台打通“至少五年内解决不了”。
至少此刻，这个矛盾看起来似乎无解：Personal Agent想替用户打理日常，让人不必再逐个打开App；平台却不愿让出与用户直接打交道的机会——用户在哪里停留，生意就在哪里发生。可如果始终无法接手真实的生活事务，谁来为Personal Agent买单呢？
谁为Personal Agent买单？
Personal Agent商业化的账，难就难在，其提供的服务需要有足够好的体验，才能让用户产生粘性，甚至愿意付费，但这也就意味着在冷启动过程中就要持续承受后台持续运行、主动服务等带来的算力成本——先要烧钱跑通这一步，才能讨论如何让用户付费订阅。
“我们创业要的不只是用户量，更是收入。多一个用户，多一份花费，免费养不起这么多用户。”谈到产品的商业化问题，阿汤表示，理旦后续可能停掉免费额度，看有多少人愿意付钱，再决定是否投广告、找KOL。“一开始不会砸钱去扩大用户规模。”
与传统互联网产品不同，Agent产品的一大笔成本来自模型运行所消耗的算力。
阿汤和团队开发理旦时试过多个模型，“要么贵，要么慢”。换成便宜又快的模型，“有时候就是听不懂话”，工具调用和长程任务也容易出问题。不过，他对长期趋势仍然乐观：“我看好模型能力的提高和价格的下降。以后，好用、能帮普通人做事的模型，一定会变得人人用得起。”
被成本牵制的，不止是理旦一家。WishSeen团队曾测算，要让助手既通用、主动，又有较强的执行能力，达到他们预期的效果，单用户每月成本至少为1000元。“不可能有用户会为你每个月掏1000块钱。”曹方咏峥说。
这让Personal Agent的竞争带上了资源消耗的意味。大厂能够补贴流量和算力，小创业团队却必须尽早算清单个用户的账。“最大的问题不是技术，还是成本。”曹方咏峥说。
不少创业者都认为，现有模型似乎还没找到Personal Agent所需的平衡点：能力足够强，响应足够快，成本也足够低。“目前的这些模型也好，Agent也好，并不是为Personal AI这个场景所设计的。”在清华研究AI的UniCone CEO说。UniCone尝试训练较小的模型，也尝试对既有模型做后训练，希望降低持续服务的成本。
从特定人群中寻找付费需求，也是一种运营思路。A16z合伙人阿尼什·阿查里亚去年7月撰文指出，高价AI订阅往往服务于编程、视频创作等具体需求。他主张，创业公司深入满足这样一小群用户的需要，再据此收费，未必都要先追求大众市场。
作为行业头部的Muse，除了提供免费额度之外，直接上线了每月20美元和100美元的付费方案，但目前尚未披露该项业务的具体收入情况。
订阅之外，交易分成也是被讨论的方向。但Today AI研发负责人高策坦言，“收入分成一定会让产品设计更倾向于提高成交率”，进而影响用户体验。一个替用户做决定的助手，如何在自己能赚钱的场景下仍站在用户一边，这是商业化与用户体验之间巨大的博弈。
在用户愿意付费之前，创业团队能否先从投资人那里拿到钱？
一位AI产业投资人向智能涌现表示，他过去一段时间都更关注算力、AI基础设施等领域，因为相关需求正在“实打实地放量”。不过，近期一些应用项目的增长，也让他开始重新关注AI应用：“最近又在花一些时间看一些应用项目了，感觉它们的增长有些还可以。”
曹方咏峥此前做过大模型创业，那一轮创业中，投资人中途失去了信心。这一次，她希望先拿到WishSeen的市场反馈和用户数据，再谈融资。“如果产品自己都没有办法很好地运转，资本的钱进来也没有办法让它很好地运转。”
另一边，UniCone团队也在积极接触投资人，但团队表示，希望融资能用于扩大业务，而不是成为维持运转的前提。
与上文提到的几家创业团队不同，LinkAI则是靠企业业务来支撑团队——开源和个人产品用来吸引用户，收入来自企业订阅、模型与算力服务，以及私有化项目。团队尚未融资，查雨捷认为，当前的资金压力不大。个人助手可以带来用户，付钱的却未必是这些个人用户。
“最终是什么样的产品形态，是硬件还是软件，是哪个公司来做？”从大厂出来创业的查雨捷，对个人助手的需求并不怀疑，“个人助手最终由谁、以什么形态做出来，还很不确定，特别是在国内。”
