Personal Agent，蚂蚁想让灵光不止一闪

文 ｜ 数智奔流

，作者 | 熵野，编辑 | 沈校灵光团队集体现身小红书，暴露了蚂蚁押注Personal Agent的决心。灵光2.0上线后，灵光团队在小红书社区连续发声。架构师介绍Agent Harness，产品经理解释灵光2.0为什么要成为“真正能管事的个人助理”，技术负责人介绍让AI从“能回答问题”，走向“能帮你管事”。

算法工程师也开始分享具体用法，包括自动续费、预算跟进、持仓复盘、支付宝账单整理，以及政策简报和每日AI产品简报。灵光团队希望可以通过在小红书的社区共创，给这款Personal Agent产品找到用户心目中的位置。

毕竟灵光1.0还是一个生成小应用的工具，到了2.0，蚂蚁希望用户把事情交给它。它要记住任务、跟进提醒、成为用户的私人秘书。办事管事，在移动互联网时代，这个位置属于支付宝。但是AI时代，这个位置还是未知的，能不能拿到这个位置的牌，决定了蚂蚁能否从上一个时代顺利过渡到下一个时代。

在AI领域，蚂蚁集团的阿福和阿宝表现都很不错，但除去这些垂直产品，蚂蚁目前还没有一款通用AI产品，能够像Muse、豆包或千问，让用户在面对日常需求时，第一时间想到它。这是一家互联网大厂在AI竞争中的尴尬：产品场景不少，但还没有一款产品把这些能力集成为一个超级入口。

Meta此前也有过类似处境。它坐拥社交应用生态和庞大用户群，却在海外巨头的AI博弈中排不上号。直到Muse上线，仅40天在美国市场下载量就达到1020万次。把Personal Agent捧上AI神坛，也让Meta拿到一张能被市场看见的AI牌。

蚂蚁现在需要自己的Muse。灵光2.0正在尝试承担这个角色。对蚂蚁来说，“灵光能不能做好”不是核心问题，及时下场尝试才是更重要的事情。毕竟要接替支付宝，成为AI时代一款通用的大日活AI产品，它需要让用户相信，凡是生活里的杂事，都可以先找灵光。

2025年春节，DeepSeek爆火，蚂蚁从复工第一天起就连开三天复盘会。蚂蚁集团CTO何征宇后来在媒体采访中提到，当时团队既兴奋，又感到紧迫，甚至羞愧：百灵在部分模型技术上与DeepSeek起点相近，却因计算资源等原因晚了一步。

3月，蚂蚁组建了相对独立的AGI项目组织，到11月灵光1.0产品上线，这支团队已经扩张到了200多人，由何征宇直接负责，蔡伟担任灵光产品负责人。当时，AI coding赛道已经跑出了一批亮眼的增长范例。

如瑞典创业公司Lovable，2025年7月23日，它对外宣布其ARR已突破1亿美元，从100万美元到破亿，仅用了八个月，用户累计在平台创建超1000万个项目，每天新增约10万个。

跟上这股AI生成应用的浪潮，灵光于2025年11月18日产品正式上线，市场口号是“30秒生成闪应用”，用户不必懂代码，口述需求就能定制专属小工具。何征宇、蔡伟在上线群访中坦言，3月敲定方向的时候，团队都无法确定闪应用能否如期落地，做这件事本身就是一场赌注。

最初内部预期并不高，目标只定到年底20万用户。据何征宇转述，马云看到这个目标觉得太差了，要求团队“往前冲击一下、冲个第一”。灵光果然不负所望，上线第三天下载突破50万，登顶AppStore免费工具榜榜首。

4天破100万，第六天超过200万。相比之下，ChatGPT上线首周下载不过60.6万，Sora2突破百万也花了5天。但短期用户的快速增长没能转化成长期的成功。4个月后的2026年3月，量子位智库数据显示，灵光新增用户三日留存仅有21.2%，同期豆包为30.92%、千问27.99%，灵光的留存明显偏弱。

QuestMobile数据也显示，当时灵光已跌出国内AI应用月活前十。4月20日，灵光继续往闪应用上加码，抛出1亿元创作者激励计划：单日最多奖励1万个优质应用，单条奖励100元；每周最多奖励100名创作者，单人最高1万元。

领取激励的前提，是作品需要公开发布在新上线的“灵光圈”。官方数据称，上线五个月，用户累计生成了超3000万个闪应用。遗憾的是，闪应用就像第二个OpenClaw，热度很快过去。2026年6 月，市场消息称灵光"一号位"寒洛调岗支援阿福，多名技术骨干一同被抽调，蚂蚁未正式回应。

到了秋天，另一个故事吸引了市场，给了灵光第二次机会。9月8日，Meta发布Muse，直接下场帮用户干活：写邮件、规划行程、协商账单。SensorTower统计，Muse上线40天，仅美国市场下载就达到1020万次。

它的爆火，也把Personal Agent这个概念推到中国AI舞台中央。不到2个月，灵光2.0于10月27日正式发布，产品主线从1.0的闪应用生成，全面切换到Personal Agent赛道。

不过，号称中国版Muse的它，却没能复刻Muse那般的用户体验预期。到了实际使用用户吐槽到处是卡点：用户希望它推荐外卖，却无法调取淘宝闪购的实时店铺数据；请求完成淘宝商品比价，又受限于未开放的查询接口；

即便是蚂蚁生态内部的蚂蚁森林收能量、喂小鸡这类轻量任务，同样缺少对应的操作权限。在蚂蚁体系内部，“AI管家” 并非灵光的专属剧本。2024年，刚接任蚂蚁集团总裁的韩歆毅，工作日排满事务，一到周末反而陷入焦虑。

他在接受《晚点LatePost》采访时坦言，自己始终悬着一桩心事：通用AI正在重塑线上流量入口，一旦用户把订票、购物的第一句话交给AI，支付宝很可能只承担最后的支付环节，全程都不会被打开。

蚂蚁既要守住支付基本盘，更要抢下用户发起需求的第一道入口，掌握AI to C的话语权。布局很早就启动了。当年9月， Inclusion外滩大会，支付宝正式发布独立AI App支小宝，定位AI生活管家。

发布会现场演示了订票、点餐、打车等全链路服务，产品还专门增设 “此刻” 页面，基于地理位置与用户习惯主动推送本地服务。但独立App的分流思路，在内部并没有成为最终选择。支付宝业务团队后来把AI管家能力直接嵌进支付宝主App，不做独立分流入口，这就是现在的阿宝。

除了生活管家这条线，蚂蚁同期还押注垂直AI助手赛道。健康方向的AI产品AQ在2025年推出，主打问诊、用药管理、健康咨询。一上线，便凭借医疗场景的刚需属性，快速积累了一批用户。和灵光1.0一样，AQ的发展同样受到了马云的关注。

韩歆毅在采访中曾提到，马云希望产品名字更好记、更像真人，降低普通人的心理距离。2025年12月15日，健康助手AQ正式更名为阿福。改名之后仅一个月，蚂蚁就为阿福砸下数亿元广告投放，2024、2025 连续两年，蚂蚁在健康AI赛道每年投入都达到数十亿元。

与此同时，灵光最初定下20万用户的起步目标，也被马云要求向上调高。阿福在2025年12月公布月活超过3000万、日提问量超过1000万。蚂蚁终于有了一款用户规模可观的to C AI应用。

但阿福之外，还有更多、更大的生活场景需要通用AI助手。阿宝和灵光要争的，正是这些尚未被阿福覆盖的日常需求。2026年6月16日，阿宝开启邀测，在支付宝App内右滑即可唤起，界面精简为阿宝、资产两大板块，用户预约家电维修、打车点餐等生活需求，在支付宝体系内就可以被阿宝承接。

不过，一位靠近蚂蚁人士告诉我们，灵光在集团内部的定位，本身并没有完全敲定。今年初，韩歆毅在接受晚点采访时也曾提到：灵光属于“尝试的逻辑”，而阿福是 “必须要赢的逻辑”，二者战略权重并不对等。

随后， 9月21日，蚂蚁完成一轮重要组织调整：支付宝事业群、数字支付事业群、芝麻信用事业部合并为全新的支付宝事业群，由吴敏芝执掌。支付、商家服务、信用能力进一步收拢，为Agent时代的业务落地做准备。

一个月后，灵光2.0正式发布。对于一个还在摸索方向的新产品，集团内部的成熟业务往往更倾向于先观察它的市场反馈，再决定资源开放的力度，这更符合各业务线自身利益。开放接口表面看是技术对接，本质交出的是业务话语权。

灵光想做整个蚂蚁集团的AI总管家，但集团内部的成熟业务同样有自己的业务舒适区。大厂内部生态尚且如此，各大平台方之间的竞争更甚。Muse爆火之后，国内Personal Agent产品迅速进入集中上线期：9月24日Today中国版首发；

9月28日腾讯轻量云团队推出云端个人助手LightVela；10月13日千问Go在千问App开启体验申请；10月27日灵光2.0正式发布。除此之外，字节依托豆包手机助手推进屏幕自动化的Agent 方案、百度上线搭子、腾讯元宝加码个人代办能力。

当所有大厂都看到这个机会，Personal Agent本身就成了一个攒局能力大比拼。个个都想做中国版Muse，不愿把权限拱手交给外部AI管家，结果就是平台围墙大战再起：亚马逊封杀Muse，166款APP联合拒绝豆包，一如当年淘宝屏蔽百度蜘蛛，微信封堵外链。

从这个角度看，Personal Agent的胜负，不是模型能力的较量，而是看谁能攒出大家都愿意加入的新AI朋友圈生态。在各方互相设防的局面下，身处链路中间相对中立的手机厂商，似乎天然最适合做这个攒局人。

6月，《财经》核实，荣耀率先拿到微信A2A能力，手机助手可以发起音视频通话、给指定好友发送消息；华为、小米、OPPO、vivo的同类对接也在推进。8月17日，vivo和蚂蚁官宣合作，蓝心小V联动阿宝，打通叫车、开票、餐饮、票务等服务；

10月13日，OPPO与Manus官宣合作，将Manus Agent能力接入Find X10系列的AI Mind Pilot。不只是商业立场占优，Personal Agent落地路线的技术特性，进一步放大了手机厂商的优势。

手机厂商和互联网大厂的业务做定向接口合作，大厂自己决定开放哪些功能，不必把全部操作权限交给手机端Agent。微信给荣耀开放消息能力、vivo联动支付宝阿宝，都是这套合作方式。商业成本方面，摩根士丹利测算，Muse服务一名用户每月成本约10至18美元，其中云端沙箱虚拟机就要占去5至8美元，远高于ChatGPT的2~3美元。

即便Muse能做到Facebook、Instagram同等的单用户变现水平，也覆盖不了持续的算力开销。但是和手机厂商合作，Agent不需要靠自身直接盈利，相关算力成本可以摊入硬件整机成本。

手机厂商则通过AI代办能力的附加卖点，带来硬件市场份额的提升。另外，海外Agent的价值，来自邮件、独立站、分散线下服务里繁琐的人工沟通。而国内购物、支付、本地生活早已收敛在超级App之内，操作链路已经压缩到 “点两下”。

用户没有必要为新技术叙事，把简单操作重新变复杂，更未必愿意再额外支付一笔token费。但一个和大厂Personal Agent合作而更好用的手机，却是一个不错的AI攒局终端。更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App