云端个人 Agent 产品体验感受

最近几个月，所谓 Personal agent 的概念开始大范围出现，大量的所谓 Personal agent 产品出现，以 Muse、Dot 为代表，Manus 也在最近推出了 Manus 2.0 专攻个人Agent 赛道，乱花渐欲迷人眼，我自己也用上了不少，这篇文章想聊聊我自己对个人 Agent 产品的感受和对这类产品的理解。

个人 Agent 如何定义

其实所谓 Personal agent 这个概念虽然是最近才广泛被提及，但是目前来说很难界定到底什么 Agent 属于个人 Agent，因为一方面这种形态的产品其实从去年 Agent 出现就已经有了（例如具备云端能力和执行能力的 Manus），另一方面很多非面向个人的 Agent 也具备这类能力，例如 Grokbot，它能做到的远不止是简单 Personal agent 能做到的那些而已。

不过，整体上看，我们现在看到的这些 Personal agent 大多具有以下特点：

• 有一台云端虚拟机，通常是 Linux 系统，用于在用户提出需求后进行操作，还支持用户接管来操作；

• 高度弱化 AI 对话的 Session 的概念，Dot 甚至都没有 Session；

• 大多以长期记忆和定时任务来执行日常任务；

• 通常可以连接用户真实的个人数据，例如短信、邮箱、通讯录等等。

我个人则认为，这一波 Personal agent 最核心的是会更加强调用户的可见性以及 Agent 本身的自主性，以 Muse 为例，它会查看你的邮箱、短信，并对内容进行分析，必要的邮件或者短信（比如订阅即将扣费、账户欠费等）会发消息告诉你，并询问你要如何处理，可见的 GUI 云电脑可以看到 Agent 的操作，用户也可以随时接管自己来操作，不像 Manus 其实更像一个云端的“黑盒”——这在去年乃至上半年都是几乎看不到的场景，也是这一类 Personal agent 最大的杀手锏——获取用户真实个人信息，并主动的给出提醒和执行方案。

综上所述，我觉得现在比较热门的真正意义上属于 Personal agent 的，主要有以下这么几款：

不难发现，我并没有把 Grokbot 和 Manus 2.0 的 Cue 归入这一类，因为这类产品能力上来说，Personal agent 能力只是其中一个 Agent 的能力，不过因为这类产品本身也具备这种能力，所以也会参与后续的介绍。

具有亮点，但是仍有不足

这里可能蛮有争议的，我的感受是现在这一类 Personal agent 很有趣，但是还没有到真正算是我心中 Personal agent 产品的状态，我想从产品定位、市场需求两个维度来讲讲。

产品功能还很单一

这是现在这些 Personal agent 最大的问题，看起来更像是给通用 Agent 打了一个补丁让它可以获取用户的一些信息，并提供了主动通知能力，再加上一个云端的虚拟机。我在上文也承认了这个功能本身是很不错的，但是作为一款 Personal agent 来说还是远远不够的。

把这几款产品的能力摊开来看，会发现它们的清单高度相似：一台云端 Linux 虚拟机、几个能连邮箱和日历的连接器、一套定时任务、一条会主动来找你的通知通道。差别主要在谁家连接器接得多、谁的入口更靠前，而不在“它到底能替我做什么”这件事上，也就是生态。

而第一个问题就是生态问题，特别是国内用户，由于国内外用户习惯的不同，这就导致特别是国内用户更是会感觉到这类产品的能力的不足，比如美国用户更多直接使用短信和别人通信，邮件也是他们很常见的一种收发信息方式，但是在国内，邮件和短信几乎只用来接收验证码，更多的消息通信行为放在了微信和办公软件中，而且几乎没有任何一家国内企业的产品愿意开放自己的生态让 Agent 直接接入，就像 RSS 阅读器在国内完全做不起来一样，这是一个很现实的问题，这就导致国内生态的大量重要信息 AI 都无法获取到，这就是非常尴尬的问题。

10 月中旬，豆包手机助手公布了一份拒绝清单，超过 150 款主流应用明确声明不允许它在自己的界面里做屏幕自动化操作，微信、淘宝、美团、小红书、快手都在里面，腾讯系一家就占了 66 款（原文链接：155款App拒绝接入豆包！AI接管智能体手机迎挑战__南方+_南方plus）。另一条路叫“走正门”：微信和华为、荣耀、小米、OPPO、vivo 合作推出了 A2A 能力，但开放清单只有三条——发消息、打语音、打视频，读不了聊天记录，进不了朋友圈，也管不了群聊，而且执行权和风控权始终留在微信手里（原文链接：从封杀豆包到拥抱荣耀，微信为什么突然“变脸”？-钛媒体官方网站）。对 Personal agent 来说，这三条能力约等于“能替你按一下发送键”，离“知道你最近在忙什么”还差得很远。

而且，国内用户还有个更麻烦的事情是数据本身是分散的。以海外的美国用户举例，他们的生活记录最后几乎都会沉淀到一个邮箱里：账单、行程、验证码、通知，任何服务想联系你，最终都得发一封邮件，所以接入一个 Gmail，就等于拿到了一份生活流水。国内不是这样——你在微信里交的电费，账单存在电网公司的系统里；在小程序里挂的号，记录在医院的服务器上；打车、外卖、订票，每一段都留在各自的 App 里。这就意味着，在国内没有任何一款产品可以让用户只在一个产品一次看全所有数据，这样的结果就是没有“接一次就够”的捷径。

当然，海外看起来宽松一些，但其实也没那么理所当然。Muse 上线才十几天，亚马逊就以“未经授权的 AI 智能体持续访问”为由封掉了它的代购功能，Target 一类站点在结账环节直接拦截自动点击，六家全球银行还联合发文提示 AI 代操作的风险。Manus 在 Cue 里干脆换了个思路（虽然也可能是借鉴了 Grokbot），不接你的账号，而是给每个 Agent 配一套它自己的身份——独立的邮箱、手机号、钱包和电脑，让它以一个“新人”的姿态去发消息、付款、办事，以此来绕开大量授权上的麻烦，但这就意味着，Agent 本身不是钢铁侠的贾维斯，它还是只能依靠一个独立的身份来做事，而不是真的帮你来做事。

第二个问题就是功能使用的复杂度还是太高，很多功能都需要用户主动去探索、发现、开启，这其实很违背 C 端产品的特点，我使用下来目前体验最好的是 Muse，Muse 几乎无感的让我配置好了需要连接的模块，但是其他产品虽然不会主动让我配置，但是也不告诉我配置的地方在哪里，很容易导致让用户把它当做一个可有可无的 chat 产品。

这种复杂度是有具体形状的。还是以 Muse 为例，连接器藏在设置里的 Connectors 一栏，官方给出的建议顺序是“先接日历只读，再接邮箱只读，用顺手了再考虑放开写权限”（原文：blog.einverne.info）——这句话本身就默认了用户有能力分辨“只读”和“写入”的区别。不过，这都是比较理想的状态，实际使用的过程中还有一堆坑，比如两步验证码得自己输，邮件连接器出于安全会主动过滤掉验证码和登录链接；断开一个连接器只是不再获取新数据，它此前看到过的内容还可能留在记忆里，想清干净得专门让它忘掉。这些对开发者是常识，对普通用户就是一道门槛，而 C 端产品最不该有门槛。

或许是 AI 的能力太强了，导致在最近的一年多的时间里，大家总是想做的无所不能，逐步把产品做的通用、全能，结果反而丢失了作为一款产品的深入用户需求的垂直能力的探索，这就像“知识的诅咒”一般让每一款 AI 产品的产品经理、设计师和开发者们都开始觉得只需要打开设置去配置一下就可以了，但我们却忽略了很多用户用豆包连新建对话都不会，甚至不知道可以查看历史对话，这种形态的产品最终只会成为少数开发者的自我狂欢。

AI 在 C 端赛道的营收坎坷

C 端赛道的营收能力目前是很堪忧的，我们都知道豆包至今开通了付费能力，但是实际的付费用户群体微乎其微，还是处于营收远小于成本的阶段，更不要谈回本，放在国外，Openai、Anthropic 这类公司一面靠面向 B 端客户售卖 API 额度盈利，一方面面向 C 端市场订阅智能赔钱砸用量，C 端到底该如何盈利，目前市场都没有一个完美的答案。

但是 Personal agent 还有些更高的成本代价负担——普通 Chat 产品的成本基本等于一次推理，用户不问就不花钱；但 Personal agent 的成本是常驻的，一台 7×24 小时开着的云端虚拟机、一堆定时任务、记忆的写入与检索、后台不断轮询的邮件短信和日程，用户一天可能只跟它说三句话，它却在后台跑满 24 小时。更麻烦的是，它接的任务普遍是长任务、多轮工具调用，一次完整的任务动辄几十次模型调用，token 消耗是普通对话的十倍以上。这就意味着 Personal agent 的边际成本并不随规模下降，反而是随着用户的信任程度上升而上升：用户越依赖它，它跑得越多，你亏得越多。这和互联网产品“规模摊薄成本”的经典逻辑是反着的。

再说收入。C 端用户的“订阅预算”是有限的，视频会员 20 块、音乐 15 块、网盘 10 块，心理账户早就被塞满了。一个新助手要收 20 美元一个月，用户第一反应往往不是“它能帮我做什么”，而是“这钱够我点几次外卖”。更难受的是，这类产品的价值是隐性的：它替你避开了一笔忘记取消的自动续费，帮你把一封难回的邮件回了，这些价值用户感知很弱，也很难为此付费；但只要它错一次——把该发的邮件删了、把不该付的账单付了——损失就是显性的、可归因的，信任崩塌得极快。价值难以定价，错误却被放大，这是 C 端 AI 产品最尴尬的地方。

或许更现实的可能是这几条：

• 按结果收费。订机票、订酒店、代下单、处理退款这类有明确交易闭环的任务，按成交抽佣，比按时间订阅自然得多；

• 按用量收费。把推理和虚拟机折算成额度，用多少扣多少，重度用户的成本自己承担；

• 做成流量与交易的入口。Agent 天然站在“用户要买什么”的最前面，推荐、比价、优惠分发本身就是生意；

• B 端养 C 端。个人版免费做入口和口碑，靠团队版、企业席位收钱，这在协同工具上已经被验证过很多次。

但说实话，这几条没有一条是“完美答案”。它们都要求产品先有足够深的场景和高频的使用，而现在的 Personal agent 恰恰两样都还不够。说到底，商业问题最后还是被推回了产品问题。

未来 Personal agent 可能会如何发展

前面说到生态是最大的问题，但换个角度看，这恰恰也是这个赛道企业的最大的机会——因为数据在哪里，Personal agent 就只能长在哪里。

刚才说美国的 Personal agent 能起来，是因为短信、邮箱、日历这些基础设施是开放的、可编程的，而国内真正的个人信息不在这些地方，在微信、抖音、飞书、支付宝，以及在手机系统本身。所以中国的 Personal agent 大概率不会是又一个独立 App，而是长在握有这些入口的一方身上，不过最终会不会是他们真的拿下这片市场还犹未可知。但至少我们知道他一定是一个对话入口简单、云端形态的产品，甚至可能对数据和权限的获取会有些看起来激进。

贾维斯的路还很遥远

Personal agent 是一个我愿意交出一部分生活的 Agent。但是目前，它和现在其他专业场景的 Agent 面临着一样的问题：它是否真的知道我生活里发生了什么，以及我是否敢让它替我做决定。

至于这一波产品最后能不能跑出来，我觉得今年内还看不出来。能力上的差距会很快被抹平，真正拉开距离的，是谁先把生态那堵墙推开一条缝，以及谁先让用户觉得“把这件事交给它也没关系”。前者是资源问题，后者是产品问题，而后者往往更难。