灵光2.0发布：蚂蚁集团推Personal Agent，帮你盯票价、理账单

机票、酒店都订好了，过几天还是想再查查价。价格降了就盘算退改费、看要不要重新下单；没降就过两天再说。花的时间不多，心里却老挂着这件事。为了追剧开的会员，剧看完再没打开过，自动续费倒是一月月扣下去，直到翻账单才发现已经多交了好几个月。

这些事单次办起来都不难，麻烦的是得一直盯着。以前AI能帮着查一次价格、拆一份账单，后续跟进还是用户自己的活。灵光现在想把这部分也揽过去。

10月27日，蚂蚁集团发布灵光2.0，定位“能管事的个人AI助理”，是国内大厂首批落地的Personal Agent产品。

它要带来的变化很直接：从被动接指令、办单次任务，转成主动发现需求、长期替用户管理事务。

Muse之后，全球Personal Agent的竞争在提速，国内大厂也在密集落子。灵光先交出了产品答卷，从盯票价、理账单这类日常小事切入，让AI开始持续替用户管事。从“一次帮忙”到“长期管事”，灵光迈向下一程。

去年灵光1.0上线，最让人记住的是它交答案的方式——用户提一个需求，30秒内就能手搓出一个带3D、带图表的可交互小应用，很多想法能快速落地。不过答案或应用交付完，服务往往就告一段落。需求变了、信息更新了、计划要调整，用户还得回来重新交代一遍。

灵光2.0把服务从“办事的短跑”拉成“管事的长跑”。用户在交流中把需要持续关注的事项放进“帮我管”，灵光就会一直跟进。

以编辑工作为例，每天都要盯海外AI公司的产品发布、技术更新和行业讨论。新闻事件多、消息复杂、热度变化又快，同一件事还会冒出大量转述。自己盯太耗时间，不盯又不行。

这种需要持续关注的事，可以直接交给灵光，让它筛出值得编辑进一步核查和追踪的事件。在“帮我管”里能看到对应的海外AI热点监控任务，点进去就是每天搜集到的消息进展。

生活里的事同样能交给灵光。最近深圳倡导APEC会议期间企业带薪休假，小编也动了心，想带小孩出去逛逛，就让灵光看看从深圳到北京、从深圳到哈尔滨还有没有便宜机票。

灵光当时回话说，按它查到的记录，周六机票已经在涨，看到合适的就直接出手。小编不信邪，让它再盯一盯。

两天后灵光反馈：飞北京的低价机票还在陆续跳档，哈尔滨的票价相对稳定，建议尽早出手。

除了这类长周期任务，灵光还能帮小编分析支付宝账单。以前花呗每个月一大堆账单，一直懒得核对，灵光出来后，小编也让它把账单明细仔细拆了一遍。

结果意外发现，有一个华为视频的自动订阅一直忘了取消，幸亏被灵光“点”了出来。

现在，灵光的管事能力已经进了小编的日常。比如想买一台预算6000元左右的西门子洗碗机，它能在京东、淘宝、拼多多、抖音上持续比价；小孩想英语启蒙，它也能帮忙做课程计划。

从用户交代的目标，到交流中慢慢形成的需求，再到授权信息里还没被留意的问题，灵光试着接住的事务越来越多。

过去一年，Claude Code、Codex等Agent让人看到AI执行复杂任务的能力：用户交代目标，系统自己规划步骤、调用工具，以完成某个具体任务为目标，执行非常复杂的任务。

但放到用户的实际生活里，大量需求并没有明确的结束时间，外部条件也一直在变。

作为Personal Agent，灵光想接的正是这一段：AI能长期记住一件事的来龙去脉，持续关注后续变化，需要时主动出手，让用户少盯一些事、少操一些心。

Muse之后，灵光给出了怎样的中国解法？

全球AI厂商都在重新摸索个人助理该长什么样，灵光2.0的这次升级就落在这样一个窗口期里。

9月，Meta推出Muse，把长期记忆、后台工作和跨应用执行装进同一个产品；之后Meta又接上购物、旅行等服务，让助理能承接的需求范围继续扩大。

国内厂商也没闲着：字节在推代号Spell的个人智能体项目，打算和豆包结合；腾讯则拿出了云端个人助理LightVela。

大厂们争的是同一种用户关系——AI读懂需求后，用户离开对话，它还能接着干活。不过从哪里读懂用户、后续动作怎么组织，各家的选择并不一样。

海外用户的信息和服务散在邮箱、日历、独立网站和订阅账户里，Muse therefore更看重“自主执行”的委托关系。比如用户想压低一笔服务账单，可以把目标丢给Muse，让它通过浏览器找方案、推进操作，碰到要批准的环节再回来找用户。

国内用户的信息和服务则散落在各种App和小程序里，单次操作早已很方便，可跨平台的信息、长期挂着的事项，还是得用户自己惦记。

灵光选的路子，就是把散在不同平台、需要长期记住和反复查看的事情接过来，用户交代一句，后面就能少操心。

撑起这个产品的核心，是灵光2.0里跨会话记忆、长程任务调度和工具连接三样能力的配合。

拿盯低价机票来说，跨会话记忆帮灵光记住出行日期、预算和时段要求；长程任务调度让它在后面合适的时间接着查；工具连接则负责拿到新的航班和价格信息。

记忆管记清楚，调度管接着做，工具管拿新信息。系统再依据这些信息判断，哪些变化值得提醒用户。云端独立运行环境，则让这些活能在用户退出聊天后继续跑。

用户不必每次都从头介绍情况，也不用为了看新进展反复回来问一句。

灵光2.0的另一处优势，是用持续管事的技术能力，去接中国特有的数字服务生态。

它走了两条互补的路：

一部分常见服务直接内置，支付宝账单、会员、出行，以及钉钉、飞书、邮箱、米家等都在其中，用户配置成本更低；更分散的需求，则靠独立电脑、浏览器，以及MCP、CLI等开放工具继续扩展。

内置服务让产品能从日常需求起步，开放工具则给长尾任务留了空间。

于是灵光可以从蚂蚁熟悉的服务做起，再通过办公平台、邮箱和智能设备连接，向支付宝之外延伸。它试着围绕用户的一件事去组织工具，而不是把工作锁在某个应用里。

这也是灵光与Muse的不同解法：把个人智能体的能力，接进中国用户熟悉的账户、应用和服务生态，让持续管事落到真实生活里。

从“管事”到“托付”，蚂蚁的优势在哪里

AI一旦长期管事，用户和它的关系也会变重。

蚂蚁在支付和生活服务上积累多年的能力，为更好地连接服务与用户打下了基础。

眼下蚂蚁已有大量商家协作关系和业务经验，灵光可以沿着现有网络推进这些改造，不必为每项需求重新找服务方、重新建合作，这是数字服务生态能转化出的实际优势。

服务再往交易走一步，面向AI的支付基础设施也会派上用场。

AI帮用户找到合适的商品后，要完成付款；商家向AI应用提供服务，要收款；开发者开放工具和能力，也要计量、对账和结算。支付宝AI支付的布局，正覆盖智能体支付、AI应用收款，以及工具调用的计量与结算，为这些需求提供支撑。

换句话说，灵光在产品和技术层面积累了个人智能体的探索经验，可信机制则保障授权与执行环节，服务生态负责实际供给，AI支付能力打通交易这一步，几项积累合在一起，才让蚂蚁看到了机会。

要让个人智能体真正融入中国人的日常，前沿技术得接上本土的账户体系、应用和服务网络，还得让用户愿意把事长期交给它办。把这几环串起来的本事，恰是蚂蚁多年攒下的差异化优势。

当AI开始管事，服务有了新的想象空间

进了Personal AI时代，人和服务之间的连接方式出现了新的可能。过去的路子是用户先想清楚要什么，再去找应用、找商家；往后AI能长期盯住目标、留意变化，到了合适的时机把服务组织起来。

商业上的较量也不会停在模型和单个应用上，技术能力、服务生态、用户信任得协同起来。

灵光因此成了观察AI Agent行业变化的一个重要切口。它试的“持续管事”，有机会把蚂蚁过去围绕交易建立的那些连接，转成围绕用户长期需求铺开的服务。Personal AI的商业想象，正来自这种更持久的用户关系。

对蚂蚁来说，这是多年服务生态积累被进一步激活的机会。

对普通人来说，价值更朴素：那些一直挂在心上的小事，有人记着、接着办，自己就能少操一点心。