灵光与Today AI实测对比：谁能复刻Muse的体验？
5天实测，拆解Muse的中国化答案。
（本文作者为 光锥智能，钛媒体经授权发布）
Meta的
Muse在海外已经火了一个多月，国内大厂的动作却慢了一拍。
过去两个月，国内市场上陆续冒出打着“个人智能体”旗号的产品。用户眼下能直接上手体验的代表作有两个：一个是由前豆包PC端负责人齐俊元带队打造的Today AI，另一个是蚂蚁集团升级到2.0版本的“灵光”。
这两款被寄予厚望的产品，实际表现究竟如何？它们能不能复刻海外Muse带给用户的那种惊艳？
光锥智能实测之后的感受是：前者更像“个人助理”，后者更像“生活管家”。
从产品形态看，Today AI更接近Muse的复刻版。两者都靠先获取大量个人信息给用户“画像”，偶尔主动推送与你爱好、工作相关的新闻，聊起来更有“活人感”。
你把多项杂乱任务抛过去，它会梳理成行程，还会主动提醒不同任务之间的时间冲撞；由于大量获取了个人信息，它不用你主动交代需求，就能通过本地文件识别出你可能的工作需求和个人爱好，不定时分享相关信息。
Today AI主动安利新剧
蚂蚁灵光则不太像Muse，更像一个中国版的生活管家，对用户信息的获取更克制，这也让它的上限不高。
背靠蚂蚁生态，灵光拿到了支付宝的调用权限，它最核心的落地动作是根据扣费记录分析消费习惯，这让我看到了支付宝AI助手“阿宝”的影子。其中一些预设任务更像是在引导用户去体验它的“老本行”——比如在某些互动里，它会引导用户自己动手“搓”一个闪应用来记录。
同为个人智能体，定位不同，让它们真正开始替用户办事时，表现大相径庭。
体验上，Today AI通过日程安排和记忆，串联起一张完整的“任务网”，所以能给出更多惊喜，比如提醒你日程冲突，比如在更多任务中代入你的画像直接做决定；灵光更像个克制的管家，你交给它的每个任务完成得不错，也会每天主动跟进度，但它少了些连贯的体验，记不住你是谁，所以接下来更多任务里还需要用户多问一轮、多想一步。
不过更多时候，它们已经有了惊艳的表现，却被其它的App们联手阻拦。
打个比方，我本想让它们帮我比比双十一要入手的东西哪家更划算，可它们压根没权限去淘宝逛一圈；我又想让它们梳理一下今年的出行安排，12306 上的行程信息它们同样瞧不见。
在“应用墙”内长出来的Today AI和蚂蚁灵光，是它们基于各自基因交出的“限制版”答卷，但这份答卷也有了许多惊喜。
初体验，两个管家，两种人设
从初次打开应用开始，两款产品的差异就开始出现：
第一次点开 Today AI，它会先让我把名字定下来，接着再给它取个昵称、给自己定个称呼。这么一套个性化流程走下来，它身上那股“人味儿”就出来了。我挑了个 DeepSeek 最近挺火的二次元形象给它，名字叫“大肥鱼”。
Today AI 的产品思路很直白——“先懂你，再帮你”。这套思路要跑起来，它就得在用户上手前先要权限，像是读取手机日历、短信这些，另外还会让用户做个自我介绍。
我挺好奇它到底能做到哪一步，于是马上一口气放开了不少手机底层权限。它随后开始翻本地文件、相册、应用使用时长这些东西，最后给我整出了一份个人画像。
到头来，它交给我一份关于我自己的“了解”，篇幅不小，足有几千字。姓名、地址、App 使用时长这些个人信息，它边记边存，同时又拿这些内容去猜我是什么样的人：
从使用时长看，它认定我玩手机的大半时间都耗在追剧上；见我存了一堆 AI 产品的稿子和采访提纲，它直接判断我的工作跟 AI 行业关系很深；它甚至拿我乱糟糟的短信开涮，说我不太爱整理信息，可转头又从我的文件里读出我做事有清单感（这两条放一块儿，不觉得打架吗？）
除了这篇“长作文”，Today AI 还单独开了个“记忆”功能页，官方叫它 Living Memory（鲜活记忆）。它会在对话里不断理解你反复提到的日程、人物、偏好和目标，再分门别类存好，用户随时能改。比如它早先误以为我是个爱规划的人，我当场就把这条删了。
在记忆的基础上，它还做了主动性的设计，即根据它对你的了解，“猜”你需要什么，主动给你推送。
用了几天之后，Today AI会时不时主动给我推消息。它判断我爱追剧，就推荐新上线的剧集；它知道我在AI行业，就告诉我Anthropic当天有新模型曝光，还建议我去参加北京的线下AI论坛。
说白了，Today AI更像个不太客气的助手，能钻进你的手机里看个遍，再像助理揣摩老板喜好那样去办事。
灵光的个人智能体则收敛得多。它升级到2.0版本，新增的是“帮我管”功能。用户可以按自己的需求给它派任务，它也预设了一些灵感来提示用法。（不过一次只给三个，App内没法刷新，得等下次打开应用才会给新的）
实际用下来，灵光在信息获取上更克制，也照顾到用户对隐私的顾虑，把信息安全的保障摆在了明面上。
“帮我管”右上角设有权限入口，分应用服务和系统服务两类。系统权限给得比较有限，设备使用时长、相册这些它都没要。安全方面，它用的是蚂蚁集团此前发布的APASS安全连接，这套东西相当于保障智能体安全的基础设施，既护隐私，也管住智能体的权限。
话说回来，Today AI的权限获取也让少部分用户心里打鼓。我自己被它抓到姓名、住址等信息时，也吓了一跳。
落到使用场景上，怎么让用户真正“用起来”是个问题。所以个人Agent都会做场景预设，等于教用户怎么“一键体验”对应功能。
对比下来，Today AI的场景预设更贴近个人用户的需求，比如久坐人群的运动跟练提醒、未完成事项跟进；灵光给的建议有点“飘”，比如让AI教我剪纸、讲讲传统手艺的历史。这些不在我的兴趣范围内，跟真实生活场景也说不上贴切。
另外，体验部分建议时，我从灵光身上看到了支付宝AI助手“阿宝”和此前“闪应用”的影子。
比如它引导我体验旅行足迹总结。看到这个标签，我以为它能读取我的行程信息，自动生成一份类似手帐的记录；结果点进去交互了几轮，它最后是引导我用它的无代码工具“手搓”一个闪应用，自己来记。
到了偏生活管家的模块，它能落地的场景是“根据支付宝每月的自动扣费记录，分析我的消费习惯是否合理”——这基本就是把“阿宝”的能力原样搬了过来。
不过背靠支付宝也有好处，它能直接读到我的各项支付记录，靠支付归纳出我的消费习惯、旅游动线等等。可以说支付给了它更多了解用户的切口。
初印象整理下来，Today AI的主动性很惊艳，灵光“帮我管”的功能设计稍显呆板；但靠着生态，灵光在支付方面的信息获取能力更强。
实测：从省钱到工作和玩乐 它们能帮我排忧解难吗？
光看印象还不够。我们把两款产品拉进真实的日常生活做了一串测试，想看它们能不能复刻Muse的惊艳效果，再一路切到最接地气的衣食住行。
先从海外用Muse最多的场景——省钱测起。
扎克伯格在Meta Q3财报电话会上提过一个数据，海外有1/4的用户在用Muse辅助购物；在X（原Twitter）上，网友反馈最多的用法也是拿它省钱，比如跨平台货比三家找最低价。
Muse让我印象最深的，是它能帮用户自动敲定很多事情，比如帮用户“薅羊毛”，买的服务一样，但智能体自己找到了更省钱的路子。
我们给Today AI和灵光出了一个更本土的省钱题——让它们“能不能帮我找到交话费更便宜的方式？”
这一轮，Today AI展现出更老练的“绕墙”能力。蚂蚁灵光建议我去下载并打开运营商官方App查看套餐订阅情况，告诉我移动App每周三可以抢活动，不过按话费一月一交的情况，它选择每月月末查一次。
左 TodayAI 右 灵光
Today AI除了给出上述查询方式，还提供了一种更省心、Agent能直接操作的办法——往运营商发短信“0000”，就能收到本机所有增值业务的扣费明细。
在盯优惠这件事上，它把频率设成每天查询优惠活动，还真找到了我在App首页都没翻到的“秋日活动”。我打开它给的链接，领到了8.6折充话费的优惠券。
充话费这一项，Today AI实打实帮我省了一笔小钱。
想再省一点，我又给这两个AI派了个活：“帮我给移动发短信看看有什么订阅是能帮我取消的吗？”
涉及用户权限的发短信、读短信环节，两边的谨慎程度不一样：蚂蚁灵光在对话框里要我多确认一轮，才愿意动手发；Today AI收到请求就直接响应，收信人和内容都替我填好，但发送那一下得我自己点。
落到执行结果上：Today AI把短信内容和时间抓了出来，很快给出退订方案；蚂蚁灵光则在本地短信箱里连读3次，才把回复找出来。
找省钱路子之外，我还让两个Agent替我想买的索尼耳机做全网比价。
可惜，淘宝、京东、拼多多把流量墙筑得高，两家产品都没法直接调电商App看实时到手价，只能退一步去搜网页。
网页搜索这块，蚂蚁灵光偏保守，只查了京东、天猫和拼多多三家；Today AI铺得开，主流三家之外还主动加了苏宁易购、唯品会和索尼官方商城。尴尬的是，两边抓到的都是帖子里的旧信息，跟我实际看到的平台价格对不上。
左 TodayAI 右 灵光
省钱之外，作为“个人助理”，我也测了Today AI和蚂蚁灵光替我干活的本事。比如让两个AI每天早上查我的邮箱和信息，按紧急度排好。
（提示词：请每天帮我过一遍邮件和消息，把还需要我回复、确认或补材料的对话筛出来，按紧急程度排好序，并写清对方在等什么；回复不要直接发出去。）
Today AI没读出任务里“定时每天执行”这层意思，只跑了一次，第二天就停了，还得我提醒它设成定时任务。灵光则直接把任务整理成了定时项。完成度上，两边都做得不错。
我又让它们照着我本周的会议记录，把我这周的工作安排捋出来。
（提示词：根据本周的会议记录，整理一下我本周待办事项，有什么需要注意的，然后有什么需要开的会，整理成日程提醒我）
Today AI大概只是把速记过了一遍，没抓到我相关的信息；灵光在思考记录里提到，它去找了文字记录中跟我名字有关的发言，最后把我的任务捞了出来。虽然漏了一项，但它照着抓到的内容给了我一份时间表，只是时间排得比我预想的紧很多。
跟以往的Agent比，个人Agent的长处在于“主动性”。
既然要让AI主导，我丢给两个AI一个要求：“帮我做一份近期去九寨沟的出行规划，但工作很忙，时间还没想好。”定时间、提醒我该做什么，都交给AI盯着。
同一个旅行需求，两个AI各显其能：Today AI拿到需求后，看出发日期太近、热门线路不好抢票，主动在方案里建议晚几天走；蚂蚁灵光除了生成路线，还想到九寨沟玩起来极看当地天气，主动提出可以实时盯着天气变化，挑晴天多的时段来推荐。
左 TodayAI 右 灵光
平心而论，两个答案都算不上完整的闭环方案，但各自多想的这一步，正好露了各自能力边界在哪。
主动性之外，为了摸清两款产品到底能“够得着”多少个人数据、“记忆”又能发挥多大效果，我们做了最后一组测试：让它们“帮我回忆今年都去过哪，整理一份年度出行总结报告”。
两边交上来的答案，把各自的能力边界摆了出来：
蚂蚁灵光走的是“查账单”这条路。收到指令后它先调用支付宝，翻到我最近一次去外地的消费记录，写进了报告。尴尬的是，那明明是趟出差，被它判成了休闲出游。
Today AI走的是“翻箱倒柜”这条路。它没有支付宝接口，就一头扎进手机本地：一边在短信箱里搜“12306”的出票信息，一边翻相册里的图片定位。这么干的好处是，它比灵光更清楚我去了哪、坐的哪趟车、干了什么；坏处是手机短信默认只留90天，12306的官方接口它又接不进去。
总的感受是：
Today AI在需要定时的任务上常常识别不到，但信息检索相对全面，给出的方案更让人意外；灵光有时候抓信息会失败、出错，执行起来时而亮眼、时而掉链子。
还有些任务的执行效果，关键并不在底层基座模型有多聪明，而在于谁能合规地多打开几道入口，以及进了门之后谁的主动性更强。
戴着镣铐跳舞 围栏不破，个人助理难当
离开具体的测试题，回头再看Today AI和蚂蚁灵光在实测里显露的那些别扭与妥协，背后其实是整个中国Personal Agent赛道共同的处境。
Meta的Muse为什么在美国能跑通？它在海外顺畅运转，靠的是电子邮件、系统日历的标准化开放接入，再加上Stripe、Shopify这类高度标准化的商业伙伴，只调取用户上下文，就能拼出更多信息。
Shopify还与Muse签了官方合作协议，这样一来更加畅通无阻。
说白了，在海外互联网生态里，一个人的机票订单、酒店行程、网购消费记录，几乎都能通过一个邮箱串起来。
可中国的互联网现实，是完全不同的另一幅图景。
就在不久前，字节跳动的“豆包手机助手”刚遭遇一场轰动行业的集体抵制——微信、淘宝、支付宝、美团、拼多多、小红书等155款国民级App齐刷刷向豆包手机说“不”，拒绝AI助手用GUI（图形界面模拟点击）的方式替用户操作应用。
同样的一道高墙，也严严实实挡在Today AI和蚂蚁灵光面前。
在国内，用户订票、消费、支付、办公，高度分散在微信、淘宝、美团、携程、12306这些各自为政的成熟App中。走协议接入这条路，就意味着AI的能力上限完全取决于第三方App愿意把门开多大。
哪怕底层的Agent模型已经足够聪明，能准确理解你的复杂需求、规划出完美的执行步骤，只要它没法顺畅地跨应用拿信息、调服务，任务就注定卡在应用与应用之间的围墙里。
回到这个现实，你就能明白为什么Today AI和蚂蚁灵光目前在设置里真正能深度绑定的本土国民级应用都少得可怜。灵光也不过比Today AI多出一个支付宝。
蚂蚁灵光目前开放的应用服务连接
只要超级App之间的围栏一天不破，中国的AI管家们就难免要在各自的院子里戴着镣铐跳舞。
