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来源| Tech星球

文| 任雪芸

过去两年,大模型把“解答问题” 这件事做到了极致,可我们的生活并没有因此轻松几分:刚订好机票就迎来降价,会员悄悄自动续费一整年,班级群、工作群里的重要通知,常常一划而过便被忽略。

10月27日,蚂蚁集团发布灵光2.0,这是国内首个由大厂发布的个人AI智能体产品。官方对这次升级的概括是:从“能聊会做”,到“记得住、盯得住、办得了”。

灵光App去年11月上线,曾凭“一句话生成闪应用”6天拿下200万下载。此次升级的底层变化,是给任务配上独立云主机:用户退出对话后,任务在云端继续运行,随新信息动态跟进。

押注个人智能体,并非蚂蚁的单独选择。今年9月,Meta上线个人智能体Muse,个人智能体成了全球AI竞赛的新战场。

这一轮转向背后,是AI 定位的根本变化:它不再只是被动等待指令、给出答案的问答工具,而是能够主动感知需求、长期代管事务的智能助手。

AI介入起点向前一步:从响应指令,到预判需求

AI介入起点向前一步:从响应指令,到预判需求

无论对话式AI还是任务型Agent,过去的聊天机器人提供的是对话的一次性交付,但无法覆盖需要持续管理的现实场景。

比如机票降价了,得等用户自己想起来的时候去查;订阅扣费了,得自己翻账单发现。AI能力再强,也只在“被问到”之后才开始工作。

灵光2.0试图解决这一问题。在用户授权后,它能结合已接入的信息与服务,主动识别潜在需求,发起分析、监测和跟进,在需要关注的节点提醒用户。

为了测试灵光的“主动性”,Tech星球在两个独立的会话里,提出了两个毫不相干的需求:先问“明天想去徒步,推荐家附近的”,得到西山森林公园;又在另一个会话里提到“想了解新运动射箭,并在北京体验一下”,得到多家推荐。

有意思的是,灵光在用户的追问中,主动提出建议,把两件事拼成了一整天。

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在得到用户的许可后,灵光开始主动安排行程。8:30出发,11:30下山午饭,13:00射箭,15:00回家,时间、距离、车程全部排好。

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值得一提的是,在列出时间规划后,灵光2.0把行程同时写入到了用户的手机日历,体现出跨应用调用的智能体能力。

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到了第二天,四条提醒按点推到锁屏:8:30那条报了实时路况;11:30那条算好到鲁谷的时间,并提醒饭点人多先取号,列了三家备选的店;13:00标注好了人均价格约120元,并叮嘱了新行程的要点,叮嘱第一次去让教练带姿势;15:00则算好了回家的时间。

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这套能力不仅在于听懂单独的需求,而是看见用户自己都没联想到的关联。用户分开提出徒步、射箭两个想法时,灵光先一步捕捉到这个可能性,主动给出组合方案,并在其后的落地执行中,让整个流程的管理变得可靠而具体。

AI的角色由此从被动的任务执行者,转向主动的事务管理者。这是灵光2.0最根本的变化,也是它和过往AI助手最核心的区别。

跳出单次会话,AI拥有了时间维度

跳出单次会话,AI拥有了时间维度

更深层的革新在底层架构。以往的 AI 助手困在会话窗口之内:用户一旦退出页面,任务随即终止。哪怕你叮嘱它“帮忙盯一下”,它也没办法持续监测、跟进变化。

灵光升级后,依托独立云主机,打破了单次对话的边界。现在,任务可以在云端持续运行,根据新的信息和状态变化动态跟进。用户睡觉的时候,盯价、订阅盘点,都在照常发生。

工具连接同样关键。灵光不仅打通支付宝生态内的数据与服务,还支持调用MCP、CLI等开放工具,内置支付宝账单、会员、出行,以及钉钉、飞书、邮箱、米家等服务,管理范围从线上事务延伸到智能家居设备控制。

“退出对话后继续干活”到底是什么体验?Tech星球做了为期三天的实测。

我们向灵光提出需求:每日生成一份AI行业简报,同步输出报道选题。灵光将其转化为后台定时任务,每天下午准时推送至手机。

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具体来看第一天的选题内容,产出的选题不是简单罗列行业资讯标题,每一条都附带判断:为什么值得写。

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用户下达一次指令之后,便不再需要手动干预。信息搜集、素材筛选、报道角度研判、按时交付,全部在云端后台自动完成。

也就是说,什么“值得写”这个依赖价值判断的问题,只靠行业资讯内容本身是不够的。灵光2.0云主机上跑的不只是定时的信息检索,也在不断做出判断。

这种主动判断的能力,在另一项实测中体现得更加明显:用户告知灵光上一次月经时间、接下来需要产检后,灵光主动算出孕周与预产期,拆分出全周期产检节点。

值得注意的是,它读取已授权的行程信息,发现用户外出青岛,主动把首次B超调整到返程之后;后续用户选定医院、完成预约,它又自动更新提醒、补充就诊注意事项,整套计划跟着现实变化持续迭代。

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总结一下,个人Agent的真正突破,是AI开始拥有时间维度。个人智能体需要承接跨小时、跨天甚至更久的任务,留存上下文、捕捉变化、稳步推进,在合适节点把选择权交还用户。

在这一点上,硅谷的大厂与创业项目也在探索。此前,思科高管透露,其曾借助Instinct长期追踪订阅项目、动态盘点服务状态。本质上同样依托常驻后台的Agent,在漫长周期里持续监测信息,或者识别异常。

前一代的Chatbot活在单次会话里,而现在的个人智能体,则是活在流动的时间里。

生态能力是个人智能体竞争的下半场

生态能力是个人智能体竞争的下半场

随着个人智能体竞争进入白热化阶段,服务生态将决定它的市场空间

如同Muse背靠Meta的社交生态展开布局,灵光则给予蚂蚁的支付与生活服务,向更多国内生态延伸。灵光有打通支付宝授权的真实消费数据,叠加钉钉、飞书、米家等跨平台服务的深度打通,让它在国内用户的日常高频场景中,天然具备服务闭环的落地优势。

当智能体走进真实生活,已经不只是比拼能答对多少问题,也不止步于能主动跟进多少事务,更关键的是,能否在安全可控的边界内,读懂用户的长期需求,在恰当的时机介入,把一件事稳妥、可靠地盯到收尾。

从“能聊会做”到“记得住、盯得住、办得了”,灵光2.0给出的答案始终围绕两个核心:用可信机制筑牢底线,用生态闭环拓展边界,最终让用户真正敢把生活里的事,放心托付出去。