(本文作者为 数智奔流,钛媒体经授权发布)
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。
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