优推编辑部 最近几个月，Muse的问世让Personal Agent这一概念火了起来，整个行业都在重新审视这种产品形式。
不过，Muse的成功绝对不是简单模仿就能实现的。它搭建在长期记忆和云端虚拟机的基础上，使得Agent具备持续的事务管理能力。虽然思路清晰，但要真正实现，还有很多实际内容需要填充。
就在10月27日，蚂蚁集团推出了灵光2.0版本，目标从一个简单的对话式AI助手转向了更强大的“能管事的个人助理”。
从表面上看，灵光2.0可以被看作是“中国版”的Muse，但在实际内容上，却更像是为中国用户量身定制的版本。
蚂蚁集团并不是单纯地提供持续执行的能力，灵光2.0还将这一能力与支付宝、钉钉、飞书、米家等多种平台的功能进行了深入整合，旨在让Personal Agent与中国用户日常使用的服务网络紧密结合。
我对灵光2.0进行了详细体验，逐步感受它在持续管理个人事务方面的实力。
一、实测灵光2.0：租房、比价、收支盘点
在体验灵光2.0的过程中，其实我并没有特意去想要测试哪些功能，而是顺其自然地进行日常使用。因此，我的所有提示词都来自一个普通用户的视角。
新版本的灵光界面变化很大，页面中间展示了需要管理的事务，下方还有一个“要我管”的功能区域，任务的完成和变动会通过弹窗及时提示用户。
只要点击左下角的灵光，就能通过对话将任务交给它。
我拿到灵光2.0的第一时间，就想让它帮我找房子。找房子的过程往往需要几个月时间，这正是检验灵光2.0的好机会。
于是我给它发了个信息，希望能在明年2月份租期到期时找到合适的新房，内容如下：
我想在明年2月份换房子，帮我盯一下北京市北六环外的房源，离清河近一些的，小区或者自建房都可以，价格在1500到2200之间。
最开始的提示词有点简单，灵光根据我的需求给出了一些建议，但也提示我需要补充信息。经过几轮对话，灵光帮我制定了一份详细的租房计划。
这份计划的亮点在于“监视”。灵光2.0会按照设定的时间定期搜集信息并汇报，持续追踪任务进展，直到找到合适的房源。
接着，我让灵光来帮我记账。授予支付宝权限后，我输入了我的收入与支出，让它每月给我盘点能存多少钱以及如何优化开支。
灵光2.0很快就为我构建了记账任务，通过我授权的支付宝信息，对我的日常支出和收入进行了详细统计，保险费、高速费、房租、取暖费等都一一列出。
对于经常使用支付宝的用户来说，这个记账助手确实很方便。
接下来，双十一的购物也是一个长期的任务。灵光2.0能够结合购物平台的信息，进行商品比价和购置规划。
我输入了想买衣服的需求，提示词如下：
双十一我想买些衣服，秋冬的卫衣、短款羽绒服、工装裤、板鞋这些吧，帮我比比价格，计算下优惠的购物方案，然后有变化随时调整和通知我。
灵光立刻给出了方案，还提示我需要补充预算和平台等信息。
现在灵光正在关注商品价格变化，它还会留意各类服饰的直播专场，出现低价时会提醒我。
此外，我还让灵光2.0帮我关注Switch游戏的价格，包括塞尔达、马里奥系列的卡带和数字版。这些游戏的价格变动非常快，所以我需要灵光在有低价出现时及时提醒我。
我还让灵光2.0统计每天的消费开支，并在超过50元时提醒我哪里花得过多。
通过这些测试，我发现灵光2.0在持续管理个人事务方面确实有着不俗的表现，并且它与日常生活中使用的服务进行了深度融合。
最重要的是，这些任务都是在云端运行的，持续性很强，不会因为关闭应用而停止。同时，云端独立主机也为任务执行提供了稳定的环境。
在大厂的生态下，Personal Agent展现出了一种具有本土特色的样子。
二、灵光探索中国特色的Personal Agent
对话式AI往往解决的是简单的询问，而Agent则面对更复杂的任务处理。两者有一个共同点：一旦将事情交给AI，用户仍需跟进完成任务。
而Personal Agent的目标就是接手这些后续工作，记住目标，保留任务进程，并在出现新信息时继续推进，同时在关键节点提醒用户。
这些要求在灵光2.0的产品设计上体现为几个关键能力：跨会话记忆、长程任务调度、独立云主机以及相关工具连接。
记忆负责保留任务背景，调度负责推动任务不断前进，而工具则负责获取新信息、调用外部服务，独立云主机则确保用户在退出对话后依然能持续运行。
不过，机制之外，服务生态是完成任务的核心支撑。Muse的火爆让行业看到了Personal Agent的潜力，但其产品形态虽然可以借鉴，然而落地时所依赖的服务环境却无法简单复制。
Muse于9月8日上线后，在美国提供了iOS、Android和网页端服务，其合作伙伴包括Stripe、Shopify、Expedia等，覆盖了支付、电商、旅行预订等场景。
对海外用户而言，订单、行程和消费信息常常通过邮箱或网站获取，后续操作也可以通过浏览器完成。Agent通过连接邮箱和操作网页，将分散的信息串联起来，持续推进任务。
但当这些思路应用到中国市场时，就会发现有些不适应。中国用户的日常需求散落在各大APP中，订票、消费、支付、办公等都有成熟的应用和服务体系，信息和操作入口未必相通。
即使Agent能够理解需求、规划步骤，如果无法顺畅获取信息和调用服务，任务仍可能在应用间卡住，需要用户自己接手。
因此，Personal Agent在进入中国市场时，关键不仅在于复现持续记忆和自主执行的产品形式，更要找到连接本土服务生态的方法。这也解释了灵光2.0为何将支付宝、钉钉、飞书等服务纳入其工具体系，尝试让AI从一次性执行走向持续管理。
具体来说，灵光2.0接入了支付宝的账单、会员、出行等服务，同时在车生活方面覆盖了停车、加油和充电等功能，支持QQ邮箱、滴滴、钉钉、飞书、百度网盘、米家等平台，开发者也可以通过MCP、CLI等方式扩展灵光的能力。
此外，产品还提供独立电脑和浏览器操作，同样可以通过网页处理任务；其开放能力也延伸到理想、蔚来、小鹏、华为汽车、运动手环、体脂秤和12306等设备与服务。
这些连接不仅增加了可调用的工具数量，更重要的是决定了Agent能够获取哪些信息、推进哪些环节，而这也直接影响到“持续管事”能在多大程度上融入中国用户的日常生活。
三、服务生态与信任机制，让Personal Agent扎根
灵光从1.0到2.0，产品重心也从内容创作逐渐转向了事务管理。
2025年11月推出的灵光1.0，主打全模态交互、灵光闪应用和灵光开眼，在上线六天内下载量就突破了200万。其中，灵光闪应用可以通过一句话在约30秒内生成可交互、可编辑、可分享的小应用，而灵光开眼则专注于多模态识别和理解。当时，灵光主要是探索如何降低AI使用的门槛。
而2.0版本的灵光则开始尝试接手那些无法一次完成、需要持续跟进的事务，努力让AI能够记住目标、持续推进任务，并根据变化进行及时的调整。
当AI能够长期接触个人信息、调用外部工具、处理涉及资金和重要事务的操作时，权限边界与信任度就变得不可避免。蚂蚁在支付安全和风险控制方面长期积累的经验，为可信智能体的探索奠定了基础。
支付宝自2004年独立运营至今，22年来在支付安全、身份认证和授权管理方面的能力，是在日常资金交易中一点一滴磨炼出来的。
在授权方面，灵光2.0在接入其他应用时需要用户明确授权，用户也可以随时查看、调整或撤销授权，这样智能体的行为会被限制在授权范围内。
信任以外，蚂蚁还有一张深入日常生活的服务网络。这20多年来，支付宝连接了超过10亿用户、8000万商家，覆盖了消费、出行、缴费和政务民生等各项服务。这些积累为AI处理个人事务提供了具体的落脚点。
灵光2.0的成功，正是建立在这样的服务生态与信任机制之上的。
