Muse之后，灵光2.0让Personal Agent接手中国式日常

机票和酒店订好，还是忍不住隔几天查查价格。降了，算算退改费用，看要不要重订；没降，过两天再看。花不了多少时间，却总得惦记着。

为了追剧开了会员，剧看完就没再打开，自动续费却一直没停。直到某天翻账单，才发现又扣了几个月的钱。

这些事务单次处理并不复杂，却一直需要反复关注。过去，AI可以帮忙查一次价格、分析一份账单，跟进工作仍然留给用户。现在，灵光想把这部分也接过去。

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

它想带来的变化很直接：不再是被动响应指令、完成单次任务，而是能主动发现需求、持续帮你管理事务。

Muse之后，全球Personal Agent竞争开始加速，国内大厂也在密集布局。灵光率先交出产品答卷，从盯票价、理账单等日常小事入手，让AI开始替用户持续管事。

从“一次帮忙”到“长期管事”，灵光迈向下一程

去年灵光1.0上线时，让人印象最深的是它交付答案的方式——用户提一个需求，灵光30秒内就能手搓一个带3D、带图表的可交互小应用，让许多想法能快速落地。

但交付一个答案或应用之后，服务往往也就告一段落。需求变了、信息更新了、计划需要调整，用户还得回来重新交代。

灵光2.0则将服务从“办事的短跑”变成了“管事的长跑”。用户在交流中将需要持续关注的事项纳入“帮我管”，灵光就能持续跟进。

以雷峰网(公众号：雷峰网)为例，编辑每天都要持续关注海外AI公司的产品发布、技术更新和行业讨论。但是新闻事件极多、消息又复杂、热度变化也极快，同一事件还会出现大量转述。自己盯要花很多时间，但是不盯又不行。

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

生活里的事，也可以交给灵光来做。

最近深圳倡导APEC会议期间企业带薪休假，小编也蠢蠢欲动想带小孩出去逛逛，于是让灵光帮看看从深圳到北京、从深圳到哈尔滨还有没有便宜的机票。

当时灵光就告诉小编，根据它查到的记录，周六的时候机票已经在涨价，让我看到合适的直接出手。但我不信邪，让它再盯一盯。

两天后，灵光反馈，飞北京的低价机票继续在陆续跳档，哈尔滨的机票价格还比较稳定，建议尽早出手。

除了这些长周期任务，灵光还能帮忙分析小编的支付宝账单。之前支付宝花呗每个月都有一大堆账单，一直懒得去核对，灵光出来后，小编也让它给我仔细去拆了一下账单明细。

意外发现，有一个华为视频的自动订阅一直忘记取消了，幸亏灵光把它“点”出来了。

现在，灵光的管事能力已经进入了小编的日常生活。比如想买一个预算6000元左右的西门子洗碗机，它可以在京东、淘宝、拼多多、抖音上持续比价；小孩想英语启蒙，它可以帮忙做课程计划。

从用户交代的目标，到交流中逐步形成的需求，再到授权信息中尚未被留意的问题，灵光尝试接住的事务开始变多。

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

但用户的实际生活中，大量的需求没有明确的结束时间，外部条件也会不断变化。

作为Personal Agent的灵光，正在尝试承接的正是这一段：AI能够长期记住一件事情的来龙去脉，持续关注后续的变化，并且在需要的时候主动采取行动，让用户可以少盯一些事、少操一些心。

Muse之后，灵光给出了怎样的中国解法？

灵光2.0的升级，发生在全球AI厂商重新寻找个人助理产品形态的窗口期。

9月，Meta推出Muse，将长期记忆、后台工作和跨应用执行组织进同一个产品，随后Meta继续引入购物、旅行等服务连接，扩大助理能够承接的需求范围。

紧接着国内厂商也加快了动作：字节推进代号为Spell的个人智能体项目，计划与豆包结合；腾讯则推出云端个人助理LightVela。

各家大厂开始争取同一种用户关系：AI理解需求之后，能够在用户离开对话时继续工作。但从哪里理解用户、怎样组织后续行动，各家选择并不相同。

海外用户的信息和服务分散在邮箱、日历、独立网站和订阅账户中，所以Muse 更强调“自主执行”的委托关系。例如，用户希望降低一笔服务账单，可以把目标交给Muse，由它通过浏览器查找方案、推进相关操作，遇到需要批准的步骤再联系用户。

国外用户信息和服务散落在各种App和小程序中，单次操作已经很方便，但跨平台信息、长期事项仍需要用户自己惦记。

所以灵光选择的是把散落在不同平台、需要长期记住和反复查看的事情接过来，让用户交代之后，可以少操心。

支撑这一产品的核心，是灵光2.0版本中的跨会话记忆、长程任务调度和工具连接能力的配合。

以盯低价机票为例，跨会话记忆让灵光记住出行日期、预算和时段要求；长程任务调度让它在后续合适的时间继续查询，工具连接则帮助它获取新的航班和价格信息。

记忆负责记清楚，调度负责接着做，工具负责拿到新信息。系统再根据这些信息判断，哪些变化值得提醒用户。云端独立运行环境，则让这些工作可以在用户退出聊天后继续进行。

用户不用每次从头介绍情况，也不用为了获得新进展，反复回来问一句。

灵光2.0的优势，还在于其用持续管事的技术能力，连接中国特有的数字服务生态。

它采用了两种互补的方式：

一部分常见服务直接内置，包括支付宝账单、会员、出行，以及钉钉、飞书、邮箱、米家等，降低用户的配置成本；更分散的需求，则通过独立电脑、浏览器，以及MCP、CLI等开放工具继续扩展。

内置服务让产品可以从日常需求开始，开放工具则为长尾任务留下空间。

灵光因而可以从蚂蚁熟悉的服务起步，又通过办公平台、邮箱和智能设备连接，向支付宝之外延伸。它尝试围绕用户的一件事组织工具，而非将工作限定在某个应用内部。

这也是灵光区别于Muse的独特解法：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

当AI开始长期管事，用户与它的关系也会变重。

蚂蚁长期在支付和生活服务积累的能力，为更好连接服务与用户提供了基础。

目前，蚂蚁已有大量的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，不需要为每项需求重新寻找服务方、建立合作，这是数字服务生态能够转化出的实际优势。

当服务进一步走向交易，面向AI的支付基础设施也会发挥作用。

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

从这个角度看，蚂蚁的机会来自几项积累的共同作用：灵光探索个人智能体的产品与技术，可信机制支撑授权和执行，服务生态提供实际供给，AI支付能力衔接交易。

个人智能体要走进中国人的日常生活，需要将前沿技术接入本土的账户体系、应用与服务网络，建立用户愿意长期托付的服务关系。

而能将这些环节串起来，正是蚂蚁多年积累形成的差异化优势。

当AI开始管事，服务有了新的新想象

进入Personal AI时代，人与服务的连接方式也有了新的可能。

过去，用户先明确需求，再寻找应用和商家；未来，AI可以长期理解目标、关注变化，在合适时机组织服务。

商业竞争也将从模型和单个应用，延伸到技术能力、服务生态与用户信任的协同。

所以，灵光是观察AI Agent行业变化的一个重要切口。它探索的“持续管事”，有机会把蚂蚁过去围绕交易建立的连接，延伸为围绕用户长期需求展开的服务。

Personal AI的商业想象，正来自这种更持续的用户关系。

对蚂蚁而言，这是多年服务生态积累被进一步激活的机会；对普通人而言，价值则更朴素：那些一直挂在心上的小事，有人记着、接着办，自己可以少操一点心。