Personal Agent越能干，创业公司越难干

10月初，旧金山Tech Week如期而至。

短短一周，湾区密集安排了约1700场活动，让硅谷创业者E有些应接不暇。

但今年，他把大量筹备工作交给了OpenAI的Personal Agent Dots。从筛选活动、规划路线，到研究参会者背景、寻找共同话题，Dots甚至会告诉他，见面后该如何在LinkedIn上继续联系。

"我采纳了Dots超过90%的建议。"E告诉虎嗅，因为ChatGPT已经积累了大量关于自己的信息，他很自然地选择了Dots。如今，除了信用卡，他已经向其开放了大部分个人数据和权限。

近两个月，Personal Agent的出现重新点燃了冷却的Agent赛道。Meta、OpenAI、Anthropic、Instinct、xAI等玩家快速入场，中国互联网公司也加快布局。

为什么偏偏是现在？

E向虎嗅提供了一个颇为直白的解释：年初OpenClaw的走红，推动了新一轮产品探索。而从确定方向、搭建产品到正式发布，往往需要数月时间。"从OpenClaw开始干六个月，八九月份差不多，就这么简单。"

几乎同时涌现的产品，也迅速掀起了新一轮用户争夺战。送披萨的，送Token的，送邀请码的，开始封锁用户的。资本加入，大厂烧钱，用户美滋滋拿着补贴。

有人说，这是西海岸学习革命老区——彻底回归移动互联网时代平台大战。

但热闹背后，还有更值得追问的问题：这个行业内的痛点是什么？这是一个必然属于大厂的游戏吗？如果通用入口终将被大厂占据，独立创业公司还能在哪里找到机会？

鉴于目前技术和产品路线并未收敛，Personal Agent还没有一个准确的定义。但在聊过多位行业内人士之后，我试图对其特征做一个概括：

• 它简单好用，有足够低的交互阻力，能主动帮用户操作，满足用户的生活和工作需求。

• 它必须离人足够近，可能渗透于任何入口，各种各种界面、硬件。

• 它必须要形成自己的数据飞轮和技术积累，会形成网络效应。

• 用户最终依赖的，可能不是一个单一的Agent，而是一个联动着多个Agent的生态，Working Agent 和 Personal Agent的边界会非常模糊。

• 它可能更加垄断。在Coding时代，我们切换应用的原因是价格和模型能力。但之后，由于隐私、上下文数据等原因，切换成本会更高，它大概率会高度集中在巨头手中。

同样是替用户办事，Agent走出了不同的路

几乎同时涌现的Personal Agent，在中美市场呈现出了不同的产品思路。

闪念贝壳创始人Ping向虎嗅指出，差异首先来自两地互联网环境的不同。

美国用户至今仍然大量依赖邮件、日历和网站处理个人事务。会议邀请、旅行订单、购物信息等，可以通过邮箱或不同互联网服务汇集，Agent再通过授权读取信息、调用工具。而中国的购物、出行、支付等生活服务，高度集中于超级App和小程序中。

不同的信息和服务结构，催生了不同的技术路线。

目前，Personal Agent主要通过API连接器、云端电脑、GUI自动化等方式执行任务。

Dots、Muse等产品结合应用连接器与云端执行环境，尝试跨越不同网站和工具；豆包手机助手则通过识别屏幕、模拟点击，直接操作手机中的App。

阶跃Amoo则采用了另一种方式：通过MCP、A2A等协议（虎嗅注：MCP用于连接AI与外部工具、数据，A2A用于不同智能体之间的沟通与协作），调用合作平台开放的服务能力。

一种思路是让AI学会操作现有软件，另一种则是让现有平台向AI开放服务。 两种方式可以结合，但各有局限：前者受限于操作稳定性和应用规则，后者依赖平台合作。

STEPX Neo发布时，美团就仅向其开放了跑腿服务，尚未开放外卖功能。

技术路线尚未收敛，但争夺用户的竞争已经开始了。

最熟悉的方式，还是补贴。

10月，AI创业公司Hark发起价值100万美元的披萨赠送活动，用户通过Agent订购披萨，可以获得最高30美元的DoorDash消费抵扣。在中国，比如今年2月的阿里千问，他们宣布投入30亿元开展免单活动，通过25元优惠券吸引用户用AI下单奶茶。

此外，还有公司选择赠送Token、云端电脑试用额度，或者利用现有订阅体系和邀请码机制推广。

但一次使用，并不等于形成长期需求。

当免费的披萨和奶茶结束，用户是否还愿意继续使用？当Agent需要反复验证、人工接管，用户究竟节省了多少时间？

这些问题尚未得到充分验证。

而无论采用哪一种技术路线，要让Agent持续、稳定地完成任务，都需要承担相应的模型调用和基础设施成本。

这也让Personal Agent逐渐成为一场更考验资金、技术和生态资源的竞争。

Personal Agent，一个大厂游戏

"格局已定，这就是大厂故事。"

这是多位国内Agent创业者对通用Personal Agent竞争格局的判断。

首先是一笔初创公司难以承受的成本账。

Instinct创始人Noah Shinn透露，自己目前大约40%的时间都在考虑计算资源。

不同于普通聊天机器人，Personal Agent 需要在后台长时间运行，反复调用模型，访问外部应用，以及为用户维持独立的虚拟机。内存、通信、上下文处理等都意味着成本。

a16z合伙人Anish Acharya在今年9月的一期播客中粗略估算，如果以足够高投入的方式提供Personal Agent服务，每位用户每天的成本可能达到20美元，创业公司的全年开支可能达到数亿美元。

这是很多初创企业难以长期承担的开支。

其次，大厂拥有更多资金、人才和技术储备，独立创业公司的产品创新也更容易被追赶。

以硅谷明星创业公司Instinct为例，它的优势与劣势恰恰来自同一个选择：放弃独立App界面，直接通过短信、电话与用户交互。

这种方式降低了使用门槛，让用户像联系真人一样交代任务，也帮助Instinct快速建立用户心智。但缺少独立界面，意味着部分复杂任务的交互方式受到限制，产品还高度依赖第三方通信平台。

一位硅谷AI Agent从业者告诉虎嗅，据其了解，Grok Bot等团队也在探索短信和通信API等交互渠道。一旦类似能力普及，Instinct在交互形式上的先发优势将大幅减弱。

他认为，Instinct仍有细节调优和主动触达等优势，但竞争最终会回到任务执行能力、服务覆盖范围和用户体验。

相比资金和技术，大厂更难被复制的优势，可能是生态。

阿里拥有淘宝、支付宝、高德等消费服务，腾讯掌握微信的社交关系和小程序生态，Meta则拥有Facebook、Instagram和WhatsApp等产品。

这些现成的用户关系、数据和服务网络，让大厂更容易在自身生态内完成信息读取、服务调用和交易闭环。独立创业公司却需要从零建立用户信任，并逐一争取外部应用的授权与合作。

但问题也恰恰出在这里。

大厂能够打通自己的生态，却未必能够进入别人的生态。

10月14日，豆包手机助手公布的清单显示，已有155款应用明确拒绝其进行GUI屏幕自动化操作，包括微信、淘宝、支付宝等高频应用。

在海外，亚马逊已明确阻止Meta Muse在其零售网站上自动浏览和购物。

表面上，这是账号安全、隐私与自动化操作规则的问题。但更深一层，如果Agent可以绕过原有App界面，直接替用户搜索、比较和购买商品，原平台会失去部分流量分发、广告展示和交易转化的控制权。

Ping指出，大厂发展Personal Agent，同样面临彼此之间的利益制衡。拥有自己的业务生态，并不意味着能够自由调用其他平台的服务。

独立创业公司缺乏生态，大厂则受制于生态。

小公司还能在哪里赚钱？

如果通用Personal Agent正在成为一场大厂游戏，独立创业公司又该如何寻找机会？

一种可能，是进入价值更明确的垂直场景。

海外天使投资人Sawyer告诉虎嗅，在她接触的Agent创业项目中，Trading Agent是相对活跃的方向之一。

相比点外卖、打车等节省操作时间的生活场景，金融研究、持续盯盘和交易辅助有着更明确的价值衡量标准：能否帮助用户提高决策效率，并在控制风险的前提下获得收益。

但价值明确，并不意味着用户愿意放心地将资金交给AI。

Sawyer观察到，身边尝试Trading Agent的人，通常只愿拿出1000美元至数千美元进行测试。即便产品能够自动交易，资金安全、错误决策和操纵风险依然是用户顾虑。

这类产品的竞争，也因此不只是模型能力，还包括专业数据、交易执行质量和风险控制。

另一种机会，则是围绕长期积累的个人上下文（Context），建立更深的用户关系。

Sawyer自己就是一个例子。

她长期使用EasyClaw配置不同用途的Agent。即使体验过Meta Muse，她仍不愿轻易迁移，因为新产品没有此前积累的记忆库，许多习惯和工作流程需要重新配置。

闪念贝壳则尝试从更细分的场景建立这种关系。

Ping告诉虎嗅，产品从个人记录和思考场景切入，有些用户在一两年间积累了两三千条甚至四五千条笔记、会议讨论和个人想法。

这些长期记录形成的上下文，让产品能够逐步理解用户的工作习惯和思考方式，而不只是完成一次性的问答任务。

他认为，旅游、交易等更大规模的消费服务可能是互联网巨头的机会，但不适合所有独立创业公司。

对于后者而言，与其正面争夺通用入口，不如在一个足够深入的场景中，积累独有的数据、专业能力和稳定的用户关系。

大厂或许能凭资金和分发优势迅速获取新用户，却未必能轻易撬动已经深度依赖某款垂直产品的老用户。

这未必能诞生下一个超级平台，却可能支撑一门规模不大、但能够持续经营的生意。

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