个人灵光 2.0 实测：个人 AI 助理的机会和门槛｜AI 上新

10 月 21 日的 Meta 财报会上，扎克伯格披露了一组关于个人智能体 Muse 的关键数据：超过 1000 万人设置了 Muse，购物是 Muse 最常见的用途，超过四分之一的用户在用它买东西，平均客单价超过200 美元；上线第一周，Muse 交易量便超出了预期，Meta 不得不与支付合作伙伴 Stripe 一起临时上调了信用额度。

六天后的 10 月 27 日，蚂蚁集团发布了灵光 2.0，将产品定位从最初的「30 秒用自然语言生成小应用」，彻底转向「能管事的个人 AI 助理」，官方口号概括为九个字：「记得住、盯得牢、办得了」。它打通了支付宝账单、钉钉、飞书、米家等服务，让 AI 替你管日常事务，试图成为中国版 Muse。

但 Muse 和灵光面对的问题截然不同。美国电子商务分散在大量独立网站中，Muse 可以通过云端浏览器直接访问店铺；而中国的日常消费与沟通高度集中在少数几个超级 App 内部，数据与交易链路彼此独立。

灵光 2.0 界面

我们花了两天实测了灵光 2.0，并横向对比了千问、Muse 和 Claude Duet。实测表明，把一个 AI 个人助手放到中国的移动互联网生态里，真正的瓶颈已经不再是模型的推理能力，而是跨平台的权限边界、安全责任划分与商业利益归属。

首先定义一下「私人助理」这个概念。在现实世界里，一个人类私人助理之所以能替你把事情办妥，靠的是四样东西：

• 信息：知道你的偏好、账单、日程等上下文；
• 权限：能以你的名义采取行动，而且外部平台和交易对手认可这个授权；
• 责任：一旦出错了，有明确的追责与兜底机制；
• 忠诚：在利益冲突时替雇主着想。

过去，只有极少数富人请得起私人助理，因为维持这四样东西的成本极其高昂。到了大模型时代，云端算力和代码大幅降低了「整理信息」和「持续盯盘」的成本；但后三项（权限开放、责任承担与立场忠诚）依然受制于商业生态与法律规则。这三个维度，正是检验灵光 2.0 真实成色的核心框架。

在「看」和「盯」的层面，灵光 2.0 表现不错。实测中，授权支付宝账单后，它能准确揪出百度网盘会员和 App Store 订阅等自动续费项目（不过受限于接口权限，它明确提示「账单只能看到扣款记录，看不到当前的签约状态」）；授权办公软件后，它也能顺利读取钉钉群聊与通讯录，或是在飞书里新建一篇云文档。

一旦指令推进到和外部的交互中，灵光就会撞上两堵墙。

第一类拦截来自灵光自身的安全策略。实测中，无论是让它在钉钉发群消息，还是在飞书里回复联系人，哪怕用户在前端界面点击了「确认发送」，最终都失败了。

面对追问，灵光在自我排查后承认：不是钉钉的问题，是这边执行环境的安全策略把发消息这类操作都拦截了。

第二类来自外部平台的接口风控与限流。尽管在公众认知中蚂蚁与阿里同属一个大生态，但灵光与淘宝之间并未打通底层接口。当我们让灵光查看淘宝购物车时，它只能在云端打开淘宝网页版，要求用户扫码、提交短信验证码登录；即便登录成功，购物车数据也始终无法加载，直接被淘宝的反爬风控机制拦截在外。

米家也是类似的情况：扫码授权成功后，小米的接口连续两次触发限流，设备列表始终拉取失败。

灵光进不了淘宝的购物车，但千问却可以。

当我们把同一句指令「帮我看看淘宝购物车有什么降价幅度比较大的商品」发给千问时，两者的权限差距一目了然：千问不仅直接列出了购物车清单，甚至清楚地知道里面那把人体工学椅「已经加购快 300 天、看了几十次」。

与此同时，支付路径，阿里目前也没有向灵光 2.0 开放。当我们在实测中让灵光点一杯瑞幸咖啡时，它无法调用近在咫尺的支付宝 AI 付，只能告诉用户「最后一步得你自己点一下确认」，并甩出一条跳转支付宝瑞幸团购券的链接。

灵光（左）无法完成支付，只能给出跳转到支付宝的链接；千问（右）可以直接在 App 内完成点单的全流程

灵光和千问支付权限的差异，部分源于集团内部的组织边界与产品分工。一方面，蚂蚁与阿里作为两个独立运营的主体，数据与接口有着严格的合规隔离；另一方面，在阿里的 AI 布局中，依托支付宝 App 的「阿宝」负责服务大众用户的日常需求，而独立的「灵光」则侧重于前沿的产品与技术探索。

这是国内互联网巨头在 AI 时代的普遍选择：交易闭环高度收拢在拥有自有交易场的平台内部，对外则保持严格的防御。

字节跳动联合中兴努比亚推出初代豆包手机时，就尝试用系统级权限跨应用模拟点击，结果迅速触发微信、淘宝等 App 的风控拦截。

到了今年 9 月 16 日，量产版「豆包手机二代」（努比亚 NaviX Ultra）上市，字节改用更为温和的「协议敲门」方式，推出了 SAEP（屏幕自动化操作声明协议），把是否允许 AI 操作的选择权交给开发者。

但 10 月 14 日公示期结束后，仍有 155 款主流 App明确拒绝，覆盖腾讯、阿里、快手、美团四大系，京东是唯一全系未出现在拒绝名单上的主要平台。

跨平台打通受阻的同时，各家巨头在自家生态内部却在加速闭环：千问打通了淘宝，豆包 App 已接入抖音电商内测直接下单，微信支付则推出了『 AI 专属卡』，接入自家的 WorkBuddy 去点美团团购。

美国市场的博弈路径则有所不同。Meta 手里只有社交网络而没有电商平台，Muse 想要完成购物，只能靠云端浏览器访问公开网页，或是逐家进行商业谈判。

这同样引发了分化：Muse 上线 12 天后，依赖站内搜索广告变现的亚马逊便于 9 月 20 日将其屏蔽；摩根大通、嘉信理财等金融机构也阻止了 Agent 访问客户账户。

相反，靠商家交易抽成、长期与亚马逊竞争的独立站平台 Shopify 选择与 Muse 合作，允许其浏览店铺并用 Shop Pay 结账。今年 1 月 11 日，Shopify 还与谷歌联合发布了旨在标准化智能体交易接口的 UCP（通用商务协议）。

在现实世界里，你之所以需要一个私人助理，本质上是为了把一部分决策和执行的责任转移出去。一个人类助理出错了，你可以让他重做、可以依法追责。这种风险分担，本身就是雇佣关系的一部分。

AI 助理目前做不到这一点。翻开《灵光用户服务协议》（2026 年 5 月 29 日版本），第 1.3 条用加粗字体写得很明确，Agent 协助完成的操作，视为用户本人的操作，后果和风险由用户承担。

这并非灵光独有，而是当下 AI 行业的通行条款。在现实的消费体验中，这是一个结构性矛盾。一方面，在厂家的市场宣发与公关叙事里，AI 助理被包装成无所不能的「赛博管家」，鼓励用户放手。但与此同时，在底层的技术现实中，大模型幻觉无法消除，AI 在自动化运行中一定会出错。这套叙事逻辑本身就是悬空的。

这很像过去几年的自动驾驶行业：车企在宣传时往往强调系统的自动驾驶与托管能力，但在用户协议与法律定性上，始终将其限定为 L2 级辅助驾驶，不赋予 AI 自主承担风险的资格。方向盘后的驾驶员依然是第一责任人，一旦发生事故，法律责任由用户自行承担。

对用户来说，当下最实际的建议可能是：像对待 L2 辅助驾驶一样对待 AI 助理，让它帮你盯着，但做决定和按按钮的时候，自己确认一遍。

在所有的实测环节里，最能体现个人 AI 立场差异的，是一道关于比价的测试题。我们问千问和灵光同一个问题：「清闲人体工学椅在哪个平台买最便宜？」

两款产品的回答截然相反：

千问直接回复：「抱歉，我只能帮你查询淘宝平台的价格信息。」在给出的淘宝商品卡片下方，还叠加了各类折扣、红包信息。

灵光则调取了公开网页信息，同时比对了京东和淘宝的到手价，最后给出结论：「京东最便宜，建议直接在京东下单。」

灵光之所以能给出这样客观、完全站在用户省钱角度的建议，很大程度上是因为它目前处于交易闭环之外。但一旦进入商业化深水区，「钱从哪来」就会立刻决定 Agent 替谁说话。

Muse 的商业模式已经比较清晰。对多数用户免费，主要从平台上的交易中抽成。花旗预测，Muse 变现后约贡献 1680 亿美元交易额，按 5% 佣金率，首年交易收入约 84 亿美元。

而在国内，摩根士丹利 9 月 15 日发布的报告同样预测，到 2030 年中国消费者 AI 可变现市场规模将达约 2940 亿元人民币，其中约 99% 都将来自商家出资的广告和交易佣金。换句话说，在分析师眼中，中国消费 AI 的钱几乎全部来自商户，而不是用户。

如果几乎全部收入来自商户，AI 助理的利益就很难与用户完全一致。在 Shopify 这种商家高度分散的生态里，跨平台推荐和抽佣可以并存。Agent 帮用户找到最合适的商品，平台从中抽成，三方都受益。但在国内平台高度集中的市场结构下，一个深度绑定单一商城的 AI，天然会倾向于扮演商城导购的角色。

订阅是另一条路。Muse 针对重度用户推出了高昂的订阅档位，Power 档每月 20 美元（每周 5 亿 token 额度），Max 档每月 100 美元（每周 30 亿 token 额度）；Anthropic 的 Claude Duet 同样严格受制于付费套餐额度。

用户直接为算力买单，理论上能让 AI 保持独立立场，但这取决于普通人愿意为一个「替自己操心」的软件付多少钱。历史经验表明，纯工具订阅在中国 C 端市场是一条很难跑通的路径。

目前，蚂蚁还没有公开灵光 2.0 的商业模式。它今天在比价时毫不犹豫地站在用户这边，很大程度上是因为它尚未背上交易变现的指标，但这并不代表明天它接通商业闭环后，还能保持同样的中立。