AI圈炸锅!第三代AI正式登场,Personal Agent改写整个行业格局!

国庆放假，原本计划是休息。

但从深圳开车去东莞的路上，关于Personal Agent一直萦绕在脑海中，挥之不去。

于是，到了东莞，就在思考如何用一篇文章来告诉大家关于Personal Agent的全部真相。

因为，在之前的文章中，很多人问到这个话题。

趁着现在，思绪还在。

所以，就动手给大家做个分享。

今天这篇文章，篇幅有点长，内容也有点干。

如果大家在去旅游的路上，正好加个餐，消消乐。

下面，正式开始。

整篇内容，核心会讲解：Personal Agent的来龙去脉，Personal Agent为什么会突然火？国内外都有哪些关于Personal Agent的产品，关于Personal Agent的未来思考。

接下来，我们一个内容，一个内容掰开，揉碎，给大家讲清楚。

何为Personal Agent？

关于Personal Agent，中文名称叫：个人智能体。

它能做什么呢？

一句话总结：Personal Agent是一款拥有长期记忆、能够接受任务，自动拆解、多步骤执行、跨工具替我们完成任务，并且后台持续运行，不只是一问一答的AI产品。

但是网上有很多相近的名词，很多分不清楚，总感觉大家说的不是一个东西。

比如。

Personal AI Agent。对应中文是个人AI智能体，是Personal Agent的完整全称，基本和Personal Agent是一个东西。

Personal Agentic AI。对应中文是个人自主智能AI，代表具备自主能动性，偏技术方向。

Personal Digital Agent。对应中文是个人数字智能体，这个主要强调数字代理。

这几个都好理解，因为有一定的偏差。

但还有一些比较相近的，大家就有点拿不准了，生怕和别人聊天时，弄错了概念，就难免尴尬了。

比如。

AI Agent。这个一般叫通用智能体，不区分个人/企业，所以它的范围更大，我们所讲的Personal Agent，其实就属于它下面的个人领域。

Personal Al。字面含义叫个人AI，偏向数字分身，侧重点为复刻我们的记忆、风格。

Al Assistant/Personal  Assistant。这一类主要是AI助手，它是被动式的，比如，我们发送指令，它才响应，没有自动规划、后台持续执行任务的能力。

以上这些概念，是大家问得最多的，所以，一次性给大家普及清楚，以后再遇到Personal Agent相关概念，就不容易糊涂了。

说完了，这些概念，我们再来看看Personal Agent的历史演变和来龙去脉。

想要说清楚这个问题，我们就得溯源今年AI发展的演变路径。

年初的龙虾潮。

如果要去完整的追溯的话，龙虾，OpenClaw这个开源个人智能体在2025年11月就已经出现。

它是由奥地利独立开发者Perter Steinberger开发，放到了GitHub开源。

核心卖点是能接管电脑、自主拆解任务，跨软件自动干活（浏览器、文件、邮件），能够本地部署、长期记忆。

但那个时候，它只是在海外程序员的圈子内里面流行，国内几乎没人知道。

国内正式起势，应该是在1月左右，当项目完整开源代码放出，国内一些AI极客、程序员开始搬运、测试。

大家在这个过程中，发现它与国内豆包这些产品有很大的差异，它可以自己操控我们的电脑，完成做事。

不过，这个时候，也只是在一些技术圈内宣传，我们普通大众几乎没有听过。

紧接着，在春节期间，OpenClaw突然从极客圈扩展到了自媒体、个人IP这些博主手里，很快就在社交平台上出现了养龙虾的社交梗。然后如何部署、调教龙虾的教材满天飞。

但，这个时候，也还没有火出圈。

一直到3月，腾讯大厦线下装虾活动，这让OpenClaw彻底出圈，变成了全民风口，当时养虾成为大家每天讨论，以及必做的一件事情。

我还记得当时腾讯、阿里还专门推出了个人版本服务器，专门供大家云端养虾。

随后，腾讯推出了Qclaw这样的产品。

可是，火了一段时间后，龙虾热就这么退下去了。

原因：养虾不安全，安装、部署很麻烦。

上半年的AI办公。

OpenClaw熄火之后，国内AI风向开始转为解决办公场景。

于是WorkBuddy这类产品来了。

除此之外，阿里的千问办公、豆包工作、小米工作这类产品也纷至沓来。

大家开始卷智能写作、智能办公、智能开发、智能设计这些领域。

说实话，在这波AI办公中，国内的这些产品都做得差不多。

但其实，也都做得非常好。

现在，基本上人手都会下载一个AI办公产品。

在很大程度上，帮助大家解决重复性工作事情。

而在此期间，微信小微也开始出现。

WorkBuddy也在这场竞争中占据一定的位置。

当大家都以为国内的AI产品，即将围绕办公领域继续深耕下去时。

一场关于Personal Agent的风，又从国外吹过来了。

下半年的个人Agent。

龙虾让大家看见 Personal Agent，Meta 第一个正式把 Personal Agent 做成面向普通人的商用产品。

为什么这么说?

我们接着往下看。

2026年9月8日。

Meta第一个正式对外命名Personal Agent、面向C端发布Muse产品，它定位长期在线、独立虚拟机、后台持续替大家完成跨平台任务。

一经发布，就迅速火出圈了。

于似乎，一场关于Personal Agent的热潮又开始了。

OpenAI也在9月29日。

发布了对标Muse的产品Dots。

这场风，正式吹到了国内。

说完了Personal Agent来龙去脉之后，我们再给大家分享，为什么这玩意能火？

总结原因。

其实就一个：用户有需求。

可为什么OpenClaw没有接住。

毕竟，当初的它只是一个雏形产品，也可以称之为Bate产品，有很多需要完善的地方。

虽然，用户的需求很明确，但是它满足不了。

于是，热潮退了。

可为什么Muse发布之后，用户会买单？

显然它接住了用户的需求，解决了过去OpenClaw不能解决的问题。

所以，它火了，也一并带火了Personal Agent这个领域。

其实，随之用户的选择困难症也来了。

接下来，我们就看看到目前为止，国内国内，关于Personal Agent的产品都有哪些？

首选、从国外开始。

1、Mtea公司的Muse。

2、OpenAI公司的Dots。

3、Manus（华人团队，总部新加坡）的Cue。

4、xAI公司的Grok Bot。

再来，看看国内的。

1、腾讯｜Handy Bot（内部代号）+ LightVela。

2、字节跳动｜豆包，在研项目代号 Spell2。

3、阿里巴巴｜通义千问 Personal Agent（规划中）。

4、 DeepSeek（深度求索）｜DeepSeek Harness。

以上，这些产品，到目前为止，我其实只体验过腾讯的LightVela。

但实话说，不太理想。

如果一定要拿过来和国内的产品来对比的话，我能想到的就是时间线了。

毕竟，我们依然走在了后面。

另外，就是，国外的产品其实都已经发布了，而我们，很多还是在规划中。

就算，有的其实之前就有了，但是一直没有迭代更新，直到Personal Agent火了之后。

才又捡起来迭代，然后对外发布。

这其实，是一种差距，也是一种对市场预判的不明确。

可，话又说回来， 国外和国内，其实环境是有差异的。

只有适合我们本土的产品，才能让用户真正买单。

最后，再来分析下，未来Personal Agent将会解决的问题？

提供三个观点，可供大家参考。

第一个：用户能不能真正用起来？

从体验腾讯的LightVlea之后，我是担心的，因为，它和WorkBuddy的差距是明显的，任务可以执行，但是体验较差。

当然，如果拿它和早期的WorkBuddy的来做比，我似乎也接受了它的现状，就让我们给他一点时间吧。

第二个：场景是不是那么高频？

拿我自己来说，我们真的是要一个云端的，可实时协助我们完成工作的AI数字员工吗？答案是肯定的。

但，场景并不一定高频，很多时候，我们还需要自己动手去处理，它只能做一个副手，或者反过来，它来主宰工作，我们做它的副手。

可是，这好吗？我不知道，因为，这一刻还没有到来，我给不到大家一个好的支持答案。

就把这一切交给时间吧。

第三个：成本和费用问题？

从目前国内外的AI产品消耗Token来说，我认为都不便宜，尽管它帮助我们处理了很多工作。

但同样，我们也购买很多Token，如果后续，只有事情都交给他，势必Token的消耗量也将会越来越大。

尤其是Presonal Agent这种能够24小时在线，跨终端、跨平台执行任务的AI产品，我猜测它的消耗量并不低。

所以，如何去处理成本和费用问题，未来，也将是很多公司需要思考清楚的一个核心问题。

好了，以上，就是这篇文章所有要表达的观点。

关于Presonal Agent的内容，基本到这里就结束了，后续如果还有其他的思考，再给大家分享。

祝大家国庆快乐，我们假期后再见！

#Cue，#OpenAI，#Dots，#Muse，#LightVela，#Spell 

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资深产品经理，持续输出产品观察，实战经验，商业思考干货。著有《产品经理心理学通识》《产品经理经济学通识》《SaaS+AI持续增长方法论》。