个人智能体，正在成为这轮 AI 产品竞争里最热的新概念。
9 月 29 日，OpenAI 放出了一款可以长期在线的个人智能体，名字叫 dots。
它给自己定的说法是，一直在线的助手。
竞争从这开始。
更早把这个方向推到台前的是 Meta。
它发布的个人智能体叫 Muse，截至 9 月下旬下载量突破 300 万。
这个数字一度把 ChatGPT 从美国应用商店免费榜第一的位置上挤了下来。
榜单变了。
图注：Muse 的产品演示画面，紧接在下载量与榜单变化那一段之后。
Muse 跑在一台独立的云端虚拟电脑里，自带浏览器。
它可以替用户打开网页，填表格，发邮件，订行程。
这些都是真活。
一些耗时长一点的任务，用户退出应用之后它还在后台接着做。
扎克伯格举过一个爬山的例子，说这类任务能跨几天，甚至几周。
时间尺度不一样。
Muse 之后，这条路上很快就挤了起来。
9 月 28 日，Manus 推出了一款叫 Cue 的独立应用。
节奏很快。
图注：Cue 的产品介绍页，画面里是它给智能体配齐的几项基础能力。
国内的大厂也在往同一个方向靠。
千问宣布加速打造个人智能体。
豆包更早，今年 4 月就启动了代号 Spell 的项目。
更早动手。
Muse 走红以后，字节又加快了节奏，计划 9 月底跑完体验版测试。
腾讯也被曝在内部测试代号 Handy Bot 的个人智能体，还打算单独做个应用。
名单还在变长。
图注：国内厂商放出的个人智能体宣传页，主打让智能更好地服务每一个人。
不到一个月，Muse 和 Cue，还有千问与更多跟进的产品，把一个概念推成了新的竞争方向。
问题也跟着来了。
过去两年智能体已经火过好几轮，为什么这一轮集中出现在个人场景。
以及这些公司真正想争的到底是什么。
一、围绕人建立上下文
个人智能体为什么在这个时间点集中出现。
可以从三个方向理解。
第一个是场景成熟度。
过去一段时间，办公类智能体已经把能真正替用户做事这件事推到了主流。
用户愿意交出去的任务，正在变得越来越重。
第二个是需求的变化。
一位做基准测试的创始人指出，市面上已经有 122 款不同类型的智能体产品。
数量不少。
日常高频的场景集中在邮件归类和表单填写上，还有代理协作。
这些需求的共同点很清楚。
用户希望产品能长期记住自己的状态和偏好。
这才是难点。
第三个是技术可行性。
支撑长期记忆和后台执行的技术，这半年里集中走到了工程可用的程度。
过去智能体一跨天、跨周就容易衰减，关键上下文会丢，任务也会跑偏。
现在这些毛病被长期记忆、云端执行环境和后台任务机制一点点缓解。
条件刚刚凑齐。
图注：两类智能体的上下文差异对照，一边围绕任务，一边围绕用户。
但长期理解一个人，和完成一件明确的任务，是两种不同的工作方式。
办公类智能体通常围绕任务转。
任务本身很清楚。
比如要修一个 Bug，就去读相关代码和报错信息。
这组信息就是它工作的上下文。
边界很清楚。
一项任务结束，这组上下文的作用也基本结束。
任务结束就清空。
办公类智能体管的是任务状态。
个人智能体想管的，是一个人的状态。
差别在这儿。
很多时候，用户的想法还很模糊。
他说的可能只是下个月想出去玩几天，或者最近想把生活规律一点。
正在做这个方向的创业者林周说，他们早期的产品更像一句话生成一个小应用。
但很快就发现，只要用户没有明确想法，产品就很难继续提供价值。
后来他们转向了长期记住用户状态和习惯，再判断下一步需要什么。
先记人，再做判断。
这也决定了个人智能体的上下文很难只围绕一项任务建立。
它得慢慢围绕用户本人长出来。
它不只要知道这次订酒店。
它还需要知道用户过去住什么档次的酒店，不喜欢哪个时段的航班，预算大概多少。
记忆要能挑。
一件事隔了几天甚至几周，也不能因为一段 AI对话 结束就从零开始。
所以记忆在这里最难的不是存，是判断。
要从大量个人信息里分出，哪些偏好真的和眼前这件事有关。
哪些只是一次例外，或者已经过期。
过期的不算。
另一层差别出现在执行端。
办公类智能体面对的是相对固定的工具集合。
代码库和终端，文件系统和企业接口。
工具是固定的。
个人智能体却要根据需求在不同服务之间做选择。
然后跨浏览器和邮箱，也跨日历、电话和支付，把事情接着做下去。
服务是散的。
所以它给智能体配了独立的云端电脑和浏览器。
Cue 更往前一步，给智能体配上邮箱和电话号码，也配上钱包与电脑。
Manus 的创始人肖弘在社交平台上把这种形态描述得更远。
他走得更远。
图注：肖弘在社交平台上谈这种产品形态的截图。
这些设计背后的方向是一致的。
让智能体成为一个可以长期存在、跨服务行动的执行层。
方向都朝这。
两类智能体的差别也就不只是办公和生活。
办公类更关心怎么把一个明确任务做完。
个人智能体想的是长期理解用户，并在不同时间、不同服务之间把事情接着做下去。
这就分家了。
二、想抢在用户选择平台之前
过去二十年，互联网平台争的是用户注意力和流量入口。
谁能让用户先打开自己的平台，谁就更有机会握住后面的搜索和推荐，还有广告与交易。
入口就是权力。
想买一台咖啡机，过去会先打开电商，再搜索和筛选，再慢慢比较。
换成个人智能体，用户只需要说一句，帮我买一台一千元以内并且明天能到的咖啡机。
在电商真正被打开之前，智能体已经知道了他的预算和时间要求。
过去的链路是用户连着平台，平台连着服务。
个人智能体想把它改成用户连着智能体，智能体连着平台。
顺序换了。
正在做这个方向的林周说，他们现在会让智能体长期追踪用户状态。
再主动判断什么时候该介入。
比如一个人持续健身一段时间，智能体不必等用户重新来问。
它可以根据此前的计划和状态，主动给出下一步建议。
不必等提问。
这正是个人智能体想占的位置，比注意力更靠前的那一层。
有人把这种逻辑叫意图经济。
谁先拿到用户的意图，就开始拥有替用户挑服务的分发权。
用户已经产生需求，但还没决定去哪个平台。
这一步最值钱。
这也是它和平台原有入口发生重叠的地方。
要做到这一步，光有一个会操作网页的通用智能体还不够。
这不是多加一个技能插件 就能补上的缺口。
缺口不小。
它还需要连接器。
连接器可以理解成智能体和外部服务之间的接口。
听着简单。
用户授权之后，智能体可以读邮件和日历，也能读商品与订单。
在权限范围内，它还能执行操作。
这也是个人智能体和通用智能体一个主要的差别。
差在接口。
Meta 最近围绕自己的个人智能体快速铺开连接器。
它把零售和支付接进来，把旅行和办公也接进来。
名单里有沃尔玛，也有 PayPal 和 Notion 这类工具。
名单还不长。
换句话说，它正在试着搭一张智能体可以直接调用的服务网。
也就是说，个人智能体真正想争的不只是第一入口。
它还想接手需求之后的服务分配权。
麻烦在于，这种分配权不是它单方面能拿到的。
三、想做入口，巨头还守着门
在产品叙事里，互联网就像一个随时可以调用的AI工具集合。
用户给出目标，智能体自己去搜，去比，去调用不同服务，最后把事情做完。
但真正开始执行以后，很快会撞上一个问题。
用户愿意让智能体去，不代表平台愿意让它进。
两回事。
它和亚马逊的冲突就是一个例子。
上线之后，它可以替用户在不同网站搜索和购物，亚马逊很快挡住了它。
亚马逊给的理由是它没有事先获得许可。
理由很直接。
它还强调第三方智能体应当公开自己的身份。
同时要尊重服务方是否愿意参与。
此前亚马逊对另外几家公司的购物智能体也做过类似限制。
这件事暴露出了入口逻辑里的一个缺口。
缺口就在这。
用户可以授权它替自己购物。
但在平台看来，这个智能体是谁、代表谁，仍然要按平台自己的规则来。
能读什么数据，出了问题由谁负责，也一样。
换句话说，个人智能体面前其实有两道授权。
第一道来自用户，我允许你代表我行动。
第二道来自平台，我是否承认你可以这样进来。
两道都难。
只有用户授权，智能体就算知道用户想做什么，也未必真能把事办成。
亚马逊的态度很典型。
它限制站在消费者前面的第三方智能体。
它又在卖家业务里加上智能能力。
态度并不矛盾。
区别在于，后者服务的仍然是亚马逊自己的工作流。
而当个人智能体先拿到用户需求，再决定要不要调用亚马逊时，它已经开始介入平台原本握着的入口。
Shopify 给的是另一种答案。
它没有简单把第三方智能体当成一个不请自来的自动化程序。
它开始把 ChatGPT 和 Gemini 这类产品正式纳入自家的商家渠道。
商品要不要进去，由商家自己决定。
规则由平台定。
商品、订单和结账这些基础设施，仍然由它自己承担。
这可能更接近未来平台和智能体的关系。
平台不会交出规则制定权，它会把智能体纳入自己的规则。
这是常见结局。
图注：平台把第三方智能体正式纳入自家渠道的示意。
从搜索爬虫，到第三方 App，再到小程序，新的中间层出现以后，平台最后都会建一套自己的访问规则。
个人智能体很可能也一样。
规矩会补上。
身份认证和官方连接器会逐渐标准化。
支付和关键操作确认也是。
拿到用户需求，不等于天然拿到了整个互联网的分发权。
需要重新定义的是一件事。
当一个助手声称自己代表用户时，平台在什么条件下承认这种代理关系。
四、离下一代入口还差什么
只看最近一个月的产品发布和融资节奏，很容易生出一种感觉。
感觉下一代的入口已经出现了。
但它离真正成立还有距离。
差得还不小。
首先，它没有明显的底层技术跃迁。
浏览器自动化、容器和长期记忆，这些此前都已经存在。
工具调用和后台任务也是这样。
都是老零件。
开发者早就可以把它们拼成自己的智能体。
这一轮真正的变化更像工程和产品层面的。
与其说它在技术上开了新口子，不如说它把过去要开发者自己拼的一套东西，做成了普通人能直接上手的产品。
它把云端电脑、浏览器和记忆这套能力，连同权限和工具调用，一起装进了一个产品里。
功夫在拼装。
图注：这类产品的高频使用场景分布，基于官方展示过的场景整理。
这也是为什么今天跑得最顺的场景仍然是退款退货和购物比价。
目标明确，出错以后大多还能补救。
错了也能救。
离长期理解一个人并替他处理生活，还有很长的路。
与其急着抢一个入口的名分，不如先把跨天的稳定性做扎实。
再往前，一个更难的问题是用户愿意把多少行动权交出去。
扎克伯格举过一个例子。
如果它知道用户怀孕，它可以据此推荐无酒精饮品更全的餐厅。
但它不应该把怀孕这件事告诉餐厅。
边界感很贵。
Meta 把这种能力叫分寸感。
智能体知道得越多，这种判断反而越重要。
到了国内，还会多一层平台的限制。
海外的个人智能体，很大程度上建立在邮箱和网页上。
它也建立在日历和信用卡上。
底座不一样。
国内用户的数字生活，很多都沉在微信和淘宝这样的超级应用里。
美团和抖音、小红书也一样。
社交和支付都嵌在各自生态内部。
交易与本地生活服务同样如此。
墙很厚。
它们并不天然向一个独立的第三方智能体开放。
这才是硬约束。
图注：Muse 弹出的通知，它会主动请用户把在别的 AI 那里说过的背景信息带过来。
这也带来一个尴尬的局面。
最有条件把这些服务串起来的，恰好是平台自己。
腾讯握着微信和小程序。
阿里握着电商和支付，还有地图与旅行。
字节握着内容和本地生活，手里还有电商。
谁都想自己串。
但如果一个智能体最后主要活动在自家体系里，它究竟是用户的智能体，还是平台新的入口形式，就很难说了。
所以今天限制个人智能体的，已经不只是模型够不够聪明。
它至少还要同时跨过三道门槛。
任务能不能连续跑几天而不掉链子。
用户敢不敢让它真的替自己做决定。
平台是否愿意把关键服务交给一个外部智能体。
这三件事，目前都还没有被彻底解决。
都还在路上。
个人智能体之所以迅速升温，一个很直接的原因是它被不少从业者看成接下来最确定的方向。
相比办公场景，它面向的是一个人的整个数字生活。
它出现以后，很多人的第一反应是终于等到了。
这种确定性，大厂已经用行动投了票。
投票很实在。
但另一面也很明显。
这轮热度本身，也符合行业对新故事的需要。
新故事好讲。
过去两年行业谈的是参数和词元，还有接口与企业收入。
个人智能体出现以后，下载量和日活，还有入口、生态与交易这些词又回来了。
旧词回来了。
故事成立，不等于产品已经成立。
长期记忆还没解决。
用户对交易控制权的让渡也没解决。
平台开放更是如此。
高推理成本下的商业模式同样没有答案。
账还没算平。
所以它最后未必会以一个独立 App 的形态存在。
它也可能直接长进手机系统，或者长进超级应用和已有的 AI 助手里面。
长进去更省事。
不过有一点已经越来越清楚。
AI 正在从完成一次任务，走向长期代表用户行动。
过去互联网争的是用户先打开谁的 App。
个人智能体想争的，是用户打开 App 之前的那一步。
谁能成为用户和互联网之间新的中间层，已经开始成为下一轮竞争的位置。
位置就一个。
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