Meta的Muse下载1040万次，中国版Personal Agent还有多远？

上线不到两个月，Meta的AI个人助理Muse累计下载量达到1040万次。这个数字把Personal Agent的热潮带进了国内，谁能做出“中国版Muse”，成了行业里反复被追问的话题。一批创业团队正加快入场。原豆包PC端产品负责人齐俊元去年离开字节，今年再度创业，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近期上线个人助手Cue，为Agent配齐邮箱、电脑等工具。靠AI硬件r1起步的Rabbit，把重心延伸到新一代OS3：用户通过网页或r1都能使用这套助手，团队还在开发与之配套的新一代AI硬件……

这些团队走的产品路径并不相同：一类是在手机或电脑上做独立的Personal Agent软件，另一类是与硬件深度结合，拿硬件当入口。软件这一侧，有的强调持续了解用户、主动伸手帮忙；有的给AI单独配一台电脑和一个账号，让它自己执行任务；还有的试着接入用户已有的电脑，从软件、硬件等多个入口接收指令。几种做法并不互相排斥，只是各家选的起点不一样。

可回到国内，创业公司的Personal Agent首先撞上的是大厂的免费产品。豆包、千问已经攒下大量用户，字节和阿里还在往里面加办事能力。大厂能把新功能直接推到已有用户眼前，独立Personal Agent要回答的问题很直接：它带来的便利，能让多少用户一直用下去，甚至愿意放下大厂的免费产品、自己掏钱？

另一边，争取到用户，也不代表就能替用户把事办成。国内的购物、出行、支付等服务分散在各个平台，Personal Agent想跨App执行任务，得先拿到服务方的许可。第二代豆包手机助手近期推出SAEP协议后，微信、淘宝、支付宝、美团等App出现在拒绝AI代操作的名单里。现阶段的助手，还远做不到在App之间畅通无阻。

近期智能涌现和多个Personal Agent创业团队聊过，发现像Muse那样的通用助手虽然是行业的愿景，但落到创业团队身上，眼下的产品逻辑必须做取舍。个人生活助手理旦先从记事、安排日程做起，再逐步接管更多生活场景；同样在做个人Agent的WishSeen，打算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。有的从功能切入，有的从客群切入，路径却有共同点：先争取一部分用户持续使用、愿意付费，再考虑扩大服务范围。

WishSeen联创曹方咏峥说：“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。”

“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跟着冒出来。“中国版Muse”能不能沿着同样的路径起飞？包括Muse在内的这些产品，究竟能不能成为一门生意？投资人、创业公司和大厂，都已经押在这场还没有答案的赌局里。

你的生活，需要交给Agent吗？

Personal Agent想进入普通人的生活，第一步是证明这个需求真的存在。今年以来，各类Agent产品爆发式增长，从Coding到Work，再到眼下面向生活场景的个人助理。应用场景越分越细，Agent厂商就得给用户一个用它的理由。

查雨捷是LinkAI创始人，团队常驻深圳。最早做的是聊天机器人项目chatgpt-on-wechat，后来一步步把它演进成能调用工具、能操作电脑的开源助理CowAgent。企业侧，LinkAI平台帮客户搭智能体、知识库和工作流。在查雨捷看来，Personal Agent算不上多新的品类或技术，更像一种使用场景。他担心的是，普通用户手里已经有豆包、千问，专业用户也有办公Agent，再做一款同类产品，个人用户凭什么掏钱，这确实是个问题。这番话是他对智能涌现说的。

美国风投机构Menlo Ventures今年发布的消费者AI报告发现，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，即使用户已经在用ChatGPT，仍可能为了别的具体需求，再挑一款更好用的工具。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，前提是能在日常场景里提供真实的便利。

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里提出来，放到主界面。创始人阿汤把这种设计叫“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”。不过阿汤坦言，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。”

UniCone团队来自深圳，眼下在做主动式个人助手。思路是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，让助手持续服务用户，前提是它得知道什么时候该出手。UniCone CEO表示，它必须具备主动性，跟过去那种帮你完成某件事的助手不太一样；这意味着要持续感知用户的情况，在后台运算，判断介入提供帮助的时机。

Muse的主动服务能力，靠的是在邮箱里实时掌握大量用户信息。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·乌拉诺夫曾分享他试用Muse时遇到的场景：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，随后向乌拉诺夫确认并更正了目的地信息。

可这条路径和国内用户生态差得很远——在国内，大量信息都沉淀在微信、支付宝、大众点评等多个超级App里，Personal Agent如果拿不到这些信息，还能提供合格的主动式服务吗？

Today AI产品经理Suki的态度偏乐观。她认为，除了微信，信息渠道还有别的可用。“一个人工作和生活的全部信息，微信垄断不了，至少很多工作上的信息并不沉淀在微信里。”Suki说，Today AI已有不少用户授权助手读取飞书、健康、日历等数据，这些应用同样能给助手提供理解用户的线索。

不过，并非所有Personal Agent都打算一上来就把用户生活全包下来，尤其是还没拿到大笔融资的创业公司。

WishSeen正在做手机个人助手，记忆和主动性都保留，但只聚焦打磨一个生活功能。联合创始人曹方咏峥的解释是，贪大求全会让团队既扛不住成本，也做不出差异。“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。”对创业团队来说，先放下万能助手的设想，把一个具体生活功能做扎实，反而更可能在大厂资源夹击下找到向上的突破口。

新入口和旧城墙

眼下这批Agent创业团队，产品逻辑的可行性大多已在小范围内得到验证。但这只是第一步——从0到1，创业公司能在数百名种子用户中试想法；再往下走，就要和大厂拼资源了。

阿里今年1月在发布会上演示过用千问订奶茶，背后接的是淘宝、支付宝等服务。千问C端事业群总裁吴嘉当时说，希望将来“大部分生活办事场景只用千问App就够了”。9月，阿里又拿出面向手机厂商的Qwen Intelligence；10月，千问Go开放体验申请，试水理赔、价保和预约。

字节跳动旗下的豆包，从9月底以来也在陆续接入出行、生活缴费能力。大厂能在原有产品里塞进生活服务，也有足够资源打通一部分外部生态。

独立Agent团队没这个条件，获客得从零开始。

阿汤的原话是：“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。”他把理旦的突破口押在交互上——“如果产品一模一样，肯定比不过大厂。”

在阿汤看来，提醒、待办这类东西不该埋在会话流里，而要拎出来放到主页面。“真正有价值的东西提出来之后，聊天记录就不那么重要了。”

创业公司能不能靠产品交互和大厂拉开差距？查雨捷的说法是：“有差异，但这个差异维持的时间肯定会越来越短。”框架开放了，开发工具也在进步，做一个Agent更容易，同行跟进同样更快。

Agent做得快，模型厂商跑得更快。这让不少投资人对AI应用项目持谨慎态度。一位来自某产业基金的投资人告诉智能涌现：“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。”

不过在初创团队眼里，哪怕领先时间不长，也值得去争。

“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说。她认为大厂有分发和资源优势，却未必肯持续投入：“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也许只能撑一阵子，“虽然未必形成壁垒性的优势，但这段时间仍然重要”。

可就算争到了用户，“办事”能做到什么程度，还是看Agent的服务覆盖面。阿里和字节能先打通自家服务，用户的生活却不会只围着一家公司的生态转。

AI要替人办事，早晚得踏进别人的地盘。

谈到跨App办事的阻力，某大厂的Agent产品经理陈默（化名）对智能涌现说：“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。”

字节近期的动作是个例子。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开发者自己声明是否接受AI代操作，还能具体划出哪些页面、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了多达155款App，微信、淘宝、支付宝、美团都在其中。

至少现在，大厂之间的生态壁垒还很结实。创业团队想跨过去不容易，大厂同行也一样。

Muse也撞上过这道门槛。9月，亚马逊阻止它替用户购物。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”。

那么，国内App生态的围墙什么时候会向外部AI助手打开？

查雨捷坦言：“长期我觉得会开放，但可能要几年，短期肯定不会。”消费平台有自己的数据和业务壁垒，中小团队很难一家家去对接。

UniCone CEO的看法是：“如果某个大厂不开放，等到别的平台开放了，流量就会过去。”用户通过Agent找服务，平台最终会选择开放接口。

陈默在大厂做过多个Agent项目，对平台开放的速度更谨慎。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”。

这个矛盾眼下看着确实难解。Personal Agent想帮用户打理日常，省去一个个打开App的麻烦；平台那头却不甘心把直接接触用户的机会让出去——用户在哪儿停留，生意就在哪儿发生。可要是它始终接不了真实的生活事务，Personal Agent的钱又该由谁来付？

谁为Personal Agent买单？

Personal Agent想赚钱，难就难在服务体验得足够好，用户才会留下来，甚至愿意掏钱。可这也就意味着冷启动阶段就得一直扛着后台常驻、主动服务带来的算力开销——先把这一步烧钱跑通，才谈得上让用户付费订阅。

“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。”说到商业化，阿汤讲得很直白：理旦后面可能会砍掉免费额度，先看有多少人肯付钱，再定要不要投广告、找KOL。“一开始不会砸钱去扩大用户规模。”

Agent产品和传统互联网产品不一样，一大笔钱花在模型运行消耗的算力上。

阿汤和团队做理旦时试过好几个模型，“要么贵，要么慢”。换成便宜又快的，又“有时候就是听不懂话”，工具调用和长程任务也容易出岔子。但他对长期走势还是乐观：“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。”

被成本卡住的不止理旦。WishSeen团队算过一笔账：助手既要通用、主动，又得有较强的执行能力，照他们预期的效果，单个用户每月成本至少1000元。“不可能有用户会为你每个月掏1000块钱。”曹方咏峥说。

Personal Agent的竞争于是带上了拼资源消耗的味道。大厂可以补贴流量和算力，小创业团队却得尽早把单个用户的账算清楚。“最大的问题不是技术，还是成本。”曹方咏峥说。

在不少创业者看来，现有模型还没找到Personal Agent需要的那条平衡线：能力够强、响应够快、成本够低。“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一边试着训练较小的模型，一边对既有模型做后训练，想压低持续服务的成本。

从特定人群里挖付费需求，也是条运营路子。A16z合伙人阿尼什·阿查里亚去年7月撰文指出，高价AI订阅往往对应编程、视频创作这类具体需求。他的主张是，创业公司把这一小群用户服务透，再据此收费，未必都得先去追大众市场。

行业头部的Muse，除了免费额度，直接上了每月20美元和100美元的付费方案，不过这项业务的具体收入还没披露。

订阅之外，交易分成也被拿来讨论。Today AI研发负责人高策直言，“收入分成一定会让产品设计更倾向于提高成交率”，用户体验会因此受影响。一个替用户做决定的助手，怎么在自己能赚钱的场景里还站在用户这边？这是商业化与用户体验之间的一场大博弈。

用户还没愿意掏钱之前，创业团队能不能先从投资人那里拿到钱？

一位AI产业投资人告诉智能涌现，他前一阵更关注算力、AI基础设施这些领域，因为那边的需求正在“实打实地放量”。但近期一些应用项目的增长，让他又把目光挪回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。”

曹方咏峥做過大模型创业，那一轮里投资人中途丢了信心。这回她想先拿到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。”

另一头，UniCone团队也在积极接触投资人。团队的打算是，融资用来扩大业务，而不是当成维持运转的前提。

LinkAI跟前面几家不一样，靠企业业务养团队——开源和个人产品负责吸引用户，收入来自企业订阅、模型与算力服务，还有私有化项目。团队还没融资，查雨捷觉得眼下资金压力不大。个人助手能带来用户，付钱的却未必是这些个人用户。

查雨捷是从大厂出来创业的，他对个人助手有需求这件事并不存疑，可谁来做、做成硬件还是软件、最终产品长什么样，他说还很难讲，国内尤其如此。“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。”