灵光2.0实测超级App式Personal Agent
AI 总结
品玩测试了灵光2.0的长期任务能力,包括持续半个月的宠物用品比价盯盘和持续数月的家庭养车记账。灵光能够规划周期任务并生成周报、月报,但暂时不能直接读取ETC和充电App订单,仍需用户提供截图或金额,记账服务首发时也出现后台问题。报道据此分析,中国版Personal Agent可能依托支付宝等超级App生态发展,而非直接复制Muse。
深度见解
这次实测具体展示了灵光2.0的持续任务能力,同时暴露出服务连接、用户授权和长期执行可靠性等尚未解决的问题。
Personal Agent在海外已经不再只是一个概念。
在北美已有超过1000万人创建自己的Muse,约四分之一每天使用;购物是它的第一大场景,相关订单的平均金额超过200美元。至少从这些数字看,让AI持续参与个人生活、替用户推进任务,已经是一种成立的产品需求。
但同样的产品形态到了中国,却一直没有真正普及。这件事一度让我们很困惑:中国拥有更发达的移动互联网和更丰富的生活服务,为什么反而没有长出一个被广泛使用的Personal Agent?
问题可能不在AI,而在它要进入的是两套完全不同的互联网。海外的信息源开放但分散,订单、账单、预约和通知大量留在邮箱与网站中;一个Agent接入邮箱、日历和浏览器,就有机会把这些碎片重新串起来。中国的信息和服务看上去更集中,却被分隔在电商App、支付工具、出行平台和一个个小程序里。对Agent来说,前者需要整理碎片,后者首先要穿过服务孤岛。
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