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一个月前,Meta推出了个人智能体Muse,媒体将其捧为ChatGPT之后最引人瞩目的产品——它能帮你填写表格、比较价格、取消订阅、与客服交涉,即便关闭应用,它仍能在后台替你处理事务。

短短30天内,这股热潮从硅谷蔓延至中国。字节跳动紧急开发“小豆”,腾讯三条产品线同步布局,阿里于10月13日发布了“千问Go!”,蚂蚁集团内测灵光2.0,就连刚获得33亿元融资的Manus也推出了个人应用Cue。

一时间,“下一代AI入口”的口号铺天盖地,仿佛谁落后一步,就会失去下一个十年的机会。

但热闹背后,裂痕已现。TickerTrends最新数据显示,Muse日均净新增用户已从9月峰值的19.8万人降至7.4万人,降幅达62.4%,上线满一个月后,日活跃用户仍未突破300万。

而当我们关注国内用户的真实手机环境时,会发现这场从海外传导而来的风口,从产品逻辑到商业模式都存在深层的水土不服。

01「集体抢滩的叙事狂欢」

当下AI领域,没有什么比“个人Agent”更能激发市场热情。

9月8日,Meta正式推出Muse。这款运行在独立云端虚拟机上的产品,首次让普通用户体验到“交代任务、后台执行、完事通知”的流程:填写学校表格、比价下单、取消订阅、跟进航班退款,无需时刻盯着对话框一步步指挥,关闭应用后它也能自行完成流程。

这种“代你动手”的体验,是过去两年所有聊天机器人未曾提供的。

用户痛点被击中,市场反应近乎狂热。Sensor Tower数据显示,Muse上线13天下载量突破250万,连续登顶美国iOS和Android免费榜,初期日活达到同期ChatGPT的近3倍;上线22天累计下载量突破500万,而ChatGPT达到相同规模用了56天。

资本市场更是直接以行动表态。9月21日,Meta股价单日上涨11.43%,市值单日暴涨超过1900亿美元。

在厂商的叙事中,个人Agent被视为继搜索引擎、应用商店之后的下一代流量入口——用户无需打开几十个应用,只需对Agent说一句话,剩下的全由它完成。

这个故事足够吸引人,于是所有人开始行动。海外,OpenAI在9月底的DevDay上发布了dots,由GPT-6 Astra驱动,每个dot配备独立云电脑和浏览器,能调用ChatGPT生态中的4000多款应用,还能在Slack、Teams中替用户回复消息,必要时回到用户处等待决策;成立仅一年、只有14名员工的Instinct,在9月28日完成了10亿美元融资,估值一个月内翻四倍达到100亿美元,而其产品至今未对大众开放。

国内跟进得更紧密。

动作最快的是阿里。9月云栖大会上,千问明确加速打造Personal Agent战略,10月13日“千问Go!”正式亮相。测试用户晒出的体验显示,它能在多张机票订单中排查出延误航班,联系航司争取赔偿,最终帮用户获得70元现金赔付;也能自动扫描淘宝订单、找到价保入口,退回52元差价。

字节跳动则被曝将原Spell项目与豆包深度整合,独立产品或定名“小豆”,由豆包搜索与对话产品线主导,硬件团队提供系统级能力支撑,目标是打造手机端的原生个人助手。

腾讯则形成三线布局:微信生态内的“小微”正在小范围灰度测试,依托WeLM模型主打社交与生活场景;腾讯云推出云端托管产品LightVela,主打24小时在线处理事务;面向消费端的独立应用“元宝助手”也在秘密研发中。

蚂蚁集团也在近日开启灵光2.0小范围内测,新增“我的生活”板块直接对标Muse,核心强化长期记忆、主动提醒和持续执行任务能力,可调用钉钉、智能家居等生态能力。

创业公司同样不甘落后。据天眼查,9月28日,刚完成新融资的创业公司Manus发布2.0版本,同时推出独立应用Cue,为每个智能体配备独立的电子邮箱、电话号码、数字钱包甚至专属云端电脑;前豆包高管齐俊元创立的Today AI在9月24日开放下载,主打长期记忆、后台并行执行,被称为“中国版Muse”。

所有人都在讲述同一个故事:个人Agent将重构流量分配规则,谁先抢占用户心智,谁就能掌握下一个时代的话语权。

但这场看似必然的入口革命,从一开始就埋下了错位的伏笔——它诞生于美国,而国内市场的底层逻辑,从根上就不一样。

02「超级App的土壤里长不出Muse」

当我们把视线从宏大叙事拉回到真实用户场景就会发现,个人Agent在国内市场面对的,首先不是“体验好不好”,而是“有没有必要”。这里有三道绕不过去的悖论。

第一道是效率悖论。

Muse能在美国成立,根源在于服务分散:购物有独立站、支付有多个渠道、退改要找不同客服,用户在几十个网站间来回折腾,整合的价值巨大。

国内互联网市场恰恰相反,微信、支付宝、美团、淘宝、抖音几大超级App,已经把社交、支付、外卖、购物、出行等几乎所有生活需求打包进了一两个应用里,操作路径已经短到不能再短。

以最常见的订外卖场景为例,用户打开美团,首页推荐刷几秒,选好商家下单支付,全程不超过30秒。如果换成个人Agent,你需要先描述口味、价格、配送时间要求,等Agent检索比价,再确认订单,整个流程非但没更快,反而多了沟通成本。

购物、订票、生活缴费同理,用户点几下就能办完,Agent能做的只是把这些动作重复一遍。当效率的边际收益趋近于零,用户凭什么换个姿势做事?

第二道是决策悖论。

个人Agent的核心逻辑是“消灭时间”——帮用户快速完成任务,减少停留。但很多需求不是打开App前就定好的,而是在“逛”里长出来的。

刷抖音种草一件衣服、逛美团看到新店促销、看淘宝直播下单,这种浏览本身就是消费决策。Muse的评测者也曾提到,至少一半时候他不知道自己想吃什么,是在DoorDash上刷着刷着才决定的。

AI能替你下单,替不了你心动——跳过浏览,它就只接得住“已经想好买什么”的复购、续订,而这只是消费场景里很小一块。

第三道是权限悖论,也是最死的一道。

Agent的价值在于跨平台整合,可国内核心服务全锁在超级App的生态围墙里。早在去年12月,第一代豆包手机助手上线次日,就因模拟点击操作微信,导致用户账号被强制下线,淘宝、闲鱼弹人机验证,农行、建行直接中止服务。

字节后来学聪明了,随第二代豆包手机发布,于9月14日推出SAEP协议、设30天公示期,让应用自己声明愿不愿意被操作——从“破门而入”改成“敲门申请”,但门里的人大多选择不开。

于是Agent困在两难里:只待在一个生态内,外卖只能选一家、购物不能比价,给的永远不是最优解,顶多算个语音助手;可一旦想跨生态,就会撞上亚马逊封杀Muse式的抵制。

更别提隐私那道坎。个人Agent要真正好用,前提是深度接入用户的数字生活:读取邮件、聊天记录、消费账单、日程安排,甚至位置信息和社交关系,相当于把自己的数字生活全盘托付给一个AI程序。用户是否愿意将自己的核心隐私交付给AI?这始终是个待解的难题。

Muse不久前就在这方面翻了车。有用户让Muse帮自己打理二手键盘的交易,它不仅擅自降价,还把住址发给了陌生买家,几小时后买家真找上门,它还替不在家的主人回了句“我在这儿”。正如网友评论:“幸好你不是独居女性,这太危险了。”

能力越强、权限越深,出错的代价越没人扛得起。

03「商业困局」

如果说需求端还只是“没必要”,那商业账就是“怎么活”。连Meta都没跑通的模式,放到国内只会更难。

摩根士丹利在最新报告中拆解了Muse的成本模型:每用户每月服务成本在3美元至130美元之间,基准情景下高达37美元,折合年成本445美元——这已经超过了Meta全球平均每用户年收入约70美元。

成本主要来自两部分:GPU推理成本随Token消耗量线性增长,个人Agent一次复杂任务的Token消耗是普通对话的数十倍;CPU沙箱成本则随虚拟机运行时长增加,浏览器渲染、失败重试都要花钱。

更尴尬的是,变现遥遥无期。目前Muse采用订阅制+交易佣金的组合模式,免费档每周约1亿Token,Power档20美元/月,Maximum档100美元/月,但绝大多数用户使用的仍然是免费档。

Meta面临的问题,国内厂商只会更严重。

订阅?美国用户尚有为工具付费的习惯,但国内互联网用户早已被免费模式惯坏。摩根士丹利调研数据显示,国内仅35%的受访者曾为AI付费,仅21%偏好订阅模式,平均每月最高支付意愿约为41元,且付费主要集中在通用AI助手、办公写作、图像生成等生产力场景。

个人Agent作为更偏向生活服务的功能,想让用户掏钱难上加难——总不能跟用户说“每个月花几十块,我帮你订外卖省五块”吧?投入和产出不成正比,用户自然不会买账。

抽佣?Muse一边喊“帮你省钱”、一边要从交易里抽成,两者天然打架。大摩分析指出,Muse的真正商业化最早要等到2027年底至2028年,目前的交易佣金比例“微乎其微”。

广告?这才是最致命的——Agent的使命是消灭停留、直达交易,而抖音的信息流、淘宝的首页推荐、微信的朋友圈广告,全部建立在用户停留之上。用户直接跟AI说“买箱牛奶”,那些推广位瞬间作废。消灭了停留,也就废掉了广告;废掉广告,等于砸了平台自己的基本盘。

一边是成本居高不下,一边是收入端看不到希望,甚至还要蚕食现有基本盘。个人Agent的商业化,从一开始就是个困局。

从上面分析能看到,一个能绕开一切的通用Muse,在国内大概率走不通。真正可能落地的,可能是超级App把这些能力悄悄内化——微信里的小微、支付宝里的灵光、淘宝里的千问。它们不追求当你唯一的入口,只做自己围墙里的管家。

当然,故事未必全是泡沫。高成本本身就是护城河,能拦住小玩家。对国内而言,比起追问“谁是中国版Muse”,更该问的是:用户到底有没有一个非它不可的理由。

本文来自微信公众号“青橙财经”,作者:青风,编辑:六子,36氪经授权发布。

3条评论

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