10月21日，Anthropic发布Claude Duet，加入个人AI助理的竞争。还有此前Meta推出了Muse，SpaceX旗下的Grok Bot想打造一支数字同事团队，OpenAI也宣布了自己的助理Dots，Instinct则把私人助理放进苹果iMessage，成立仅一年，就以100亿美元估值完成了10亿美元的C轮融资。
在国内，Manus上线2.0版本，腾讯的WorkBuddy也从整理资料、处理表格切入办公场景，还有千问、豆包也都推出agent产品。
AI助理正在接手过去需要人亲自完成的一整串任务，比如订机票、酒店，或者在二手平台发帖、定价，和买家讨价还价，甚至预约取件。
随着Agent开始干活，也带来了新的算力需求。它们在云端的虚拟电脑里打开浏览器、运行程序、处理文件，都需要CPU、内存和存储支撑，AMD和英特尔的股价，也在过去这个月水涨船高。
但更多任务、更多算力，并不自动等于更多利润，这背后的生意，并不好做。这期内容，我们采访了包括Grok Bot设计师在内的几位Agent从业者，来回答下为什么大厂和创业公司都在抢着做AI助理？他们争夺的入口，最后又能不能成为一门赚钱的生意？
如果年初你也折腾过OpenClaw，看到这些Agent的用法，可能会觉得很熟悉：这些事情，“小龙虾”不是就能做了吗？
接入邮箱、管理日程、操作电脑，再让它在后台24小时持续运行，主动提供服务。今天这些个人助手的基本思路，在OpenClaw身上已经能看见。
Howie Xu
Gen首席AI与创新官
OpenClaw背后代表的是一个架构，代表的是技术的成熟度。所以，我们今天看到Grok Bot，包括Meta推出的Muse，背后肯定不是用OpenClaw，但是是在用OpenClaw的思维去做这些架构的应用。
不过，虽然OpenClaw证明了架构可以用、技术已经成熟，但它始终没有走进家家户户，是有原因的。它的技术门槛确实很高，所以才会有人卖课，也有人付钱请人上门安装。从另一个角度看，这也恰恰说明了需求。
Peng Zheng
SpaceXAI设计师（Grok Bot）
大家对这样的个人助理型、能够替你真正完成任务的形态是有需求的，但是又对它的门槛有一些望而却步。
所以，从OpenClaw到Muse，并不是突然出现了一套完全不同的想法。这批产品在尝试把一个方向，变成普通人能够使用的服务：电脑由平台准备，不需要你给Agent准备一台Mac mini或者虚拟机；运行环境由平台维护，你只需要连接必要的账户，告诉它要做什么，比之前在本地设置方便得多。
降低门槛只是第一步，更重要的是，后台的能力也开始跟上了。最开始我们用AI时，是在用一个聊天机器人，聊完还得自己干活。
这背后，有两件事在同时发生。首先是Harness（智能体运行框架），以及模型处理连续行动的能力增长。
回到卖家具的例子，写介绍可能只是第一步。它还要查价格、找到正确的页面、填写信息，处理买家的回复。如果事情没有按计划发展，还得决定下一步怎么办。这些步骤之间存在依赖，如果前面出错，后面的操作可能全部白做。
模型之外，还需要一整套系统，帮Agent连接工具、保留进度、安排后续任务，在出错前重试，或者把任务交给别人。
Homin Luo
Mapier.ai创始人
它就像冰山一样，你能看到的、跟你交互的执行只有一点点。但后面有大量harness，有大量与sandbox（沙箱）相关的工作和执行。比如怎么去跑很多subagent，其实都是在背后运行的。
第二，一部分任务现在可以用更便宜的模型完成。这对需要持续运行的Agent来说尤其重要。
Howie Xu
Gen首席AI与创新官
另外，尤其是最近半年，模型的能力和开销都在大幅度变好。
今天OpenAI的Luna模型，我觉得遥遥领先一年前最先进的模型，甚至可能领先9个月前最先进的模型，而它的开销是前沿模型的十分之一，大约低一个数量级，这就变得非常可用了。
因为我们自己也在开发类似于Muse或者Bot的产品，我对消耗非常了解。虽然还是很贵，但至少可以开始讨论用得起、用不起了。9个月前太贵了，根本不用讨论。
为什么成本这么关键？因为我们现在交给Agent的都是长程任务。做一件事，背后需要反复调用模型；我们休息时，它也在不断工作。这样叠加的成本，就更需要经济的模型。
当然，一次调用变便宜，也不等于一个助手的总成本一定下降。它能做的事情越多，用户可能交给它的任务也越多。
到这里，就可以理解为什么这些Agent产品变得可用了。本质上，它们是在沿着OpenClaw的逻辑，做更适合大众的产品。回过头来看，在OpenClaw爆火之后，就出现了一批这样的产品。
一开始，Anthropic推出Claude Cowork，把Coding Agent的执行方式带到更广泛的办公任务里：读取你授权的文件、整理资料、处理表格，交付可以检查和修改的成果。这在当时，也引发了资本市场的一轮SaaS焦虑。
腾讯也在二月推出了WorkBuddy，探索类似的办公路径。逐渐地，我们还看到了更多面向消费者的产品。比如Town，就在尝试从你日常使用的软件里理解个人工作模式，把任务自动化。
这些产品的共同点是，背后都连接了一个能干活的执行环境。有的直接使用你的电脑，比如WorkBuddy；有的有虚拟机，在云端工作，比如最新的Instinct、Grok Bot和Muse；也有的调用本地工具。
它们可以处理文件、运行程序，也能在你授权后进入其他软件和服务。尤其是与聊天机器人相比，更大的变化是，它们有跨对话的记忆。
但不同的是，它们如何让用户第一次尝试产品，又如何让用户持续使用。接下来，我们以最近流行的几款产品为例，看看它们的不同设计和目标。
▍Instinct
Instinct这个产品，很多人可能还没拿到邀请码，风险投资人就已经给它开出了100亿美元的估值。
到现在，Instinct仍然采用邀请制，但用户已经超过十万。早期用户大部分是硅谷的创业者和投资人，也正是这些资深用户的主动宣传，为Instinct吸引了一波关注。
创始人Noah Shinn是一名23岁的大学辍学生。2023年，他就发表了一篇叫作Reflexion的论文，研究的问题与今天的Agent非常相关：AI做一件事失败了，下一次能不能少犯同样的错误？
他们提出的方法，是让Agent根据任务反馈，把经验总结成文字，保存在记忆里，下一次尝试时再拿出来参考。这里不需要每次都重新训练模型，而是通过记录和利用反馈，改善后续的决策。
后来，在Sierra担任研究员期间，他又参与了τ-bench（τ基准测试）的研究。这套测试进一步追问：一个Agent，究竟怎样才算真的把事情办好了？
比如在模拟的航空客服场景里，它需要理解用户的要求，调用系统里的工具，同时遵守公司的业务规则。更关键的是，同一个任务重复执行，它能不能持续做对？一次成功的演示，距离可靠地替人办事还有多远？
在个人助手流行之前，Noah就已经在研究Agent的两个核心问题：出错之后如何改正，以及能不能稳定地把事情做完。这也能解释为什么这位年轻创始人会受到关注，拿下10亿美元的C轮融资，甚至在两个月内融资三轮。
在产品设计上，Instinct选择了一个我们很熟悉的入口：短信。你可以像联系真人一样，把要办的事情发给它。对用户来说，不需要重新建立打开一个应用的习惯；对厂商来说，这也极大地降低了获客成本。
Howie Xu
Gen首席AI与创新官
我觉得未来的应用很有可能是没有应用的，你跟它打交道，就是发消息、对话。你要告诉它的是结果，而不是经过什么工作流，点这个、点那个。
我们被上一代或者前几代的软件培养坏了，要订一个餐馆、买样东西，就要点这个、点那个，凭什么呢？你就告诉它我要什么东西，让模型或者软件来告诉你要做什么，而不是你去做。
把Agent变成一个能帮你办事的联系人，也不是Instinct首先想到的。
今年三月，一款叫作Poke的产品就开始探索这条路：接入邮箱、日历，把助手放进用户熟悉的消息对话里。不用打开一个独立的AI工作台，只要发条消息，就可以让它处理工作。
但入口简单了，又出现一个新问题：面对一个什么都能做的助手，普通人未必知道应该让它做什么。换句话说，一个助手具备某种能力，与用户愿意把事情交给它，是两回事。
Homin Luo
Mapier.ai创始人
Instinct火起来，其实是因为Twitter上有很多power user（硬核用户）、pro-sumer（产销合一者）。这些人先告诉你：“我用Instinct做了很多原来Poke或者GPT做不了的事情。”
很多人觉得非常有意思，过来试一下，发现它能完成这个使用案例。于是，有很多非常有想法的用户去尝试，但并不是所有用户都非常有想法。
所以，具体的使用案例对这类产品非常重要。早期用户分享用法，可以说是在帮产品做市场教育，但这也带来了一个难题：发布两个月内靠资本捧起来的流量，能不能持续下去？
Howie Xu
Gen首席AI与创新官
Instinct在我看来就是新一代的Clubhouse，这个判断不是从产品出发，而是从创始人或者公司的打法来看：它是高举高打，就像当年的Clubhouse。
高举高打本身没有问题，有的公司高举高打成功，有的公司相对低调。问题是，高举高打的时候，你要意识到自己在这么做，能够伸缩自如，知道什么时候伸、什么时候缩，这对创业者是一个很大的挑战。
新鲜感过去后，我们已经很少打开Clubhouse了，Instinct也面临同样的问题。创始人说过，他不打算让用户付费使用产品，这意味着要通过广告赚钱。热度退去后，这个商业模式可行吗？这是创业公司面临的最大挑战。
当然，能让这么多人争相获得邀请，本身就是一种成功。只是靠融资烧Token，之后会走多远，变量仍然很多。
最近Meta Muse的发布，也给Instinct带来了一波热度。这两款产品要解决的问题很类似，面临的条件却不一样：Instinct需要让大家先认识自己，Meta却已经有了庞大的用户网络，也就是Facebook、Instagram、WhatsApp等现存的社交平台。这是大厂与创业公司之间最大的区别：分发渠道。
Howie Xu
Gen首席AI与创新官
Grok和Meta的Muse，至少有分发渠道。尤其是Meta，它的分发渠道特别广。所以我觉得，在今天这个时代，当一家公司的分发渠道好的时候，很难做得太烂。
▍Meta Muse
Muse在今年9月8日向公众开放。截至10月初，已经超过660万次下载，多次冲到App Store免费应用榜单第一。
除了在独立应用上使用Muse，人们还可以在WhatsApp里和Muse对话，也可以连接Facebook和Instagram账户。这就是Meta天然的优势。它已经参与了用户发现内容、产生兴趣、联系他人的过程，现在希望进一步承接这些行为之后要办的事情。
还是以卖家具作为例子，这不是写一条帖子的一次性任务，而是一个长期的委托关系。我交给Muse的是一个需要长期跟进的指标，直到东西被卖出去为止。这类任务，在我的Muse界面上，放在一个叫作Goals（目标）的页面里。
根据Meta对Muse的介绍，它希望承接的就是这一类任务：理解用户的目标，协调时间和资源，在用户离开以后继续推进，并在需要批准或出现变化时回来联系用户。它还会记住用户的偏好，为后续任务提供参考。
