新版灵光从生成个人应用转向带长期记忆、能主动推进长程任务的 AI 管家，给每个用户一台 24 小时运行的 Linux 云电脑。作者实测让它接管散落各处的自家 Agent，一句话把电脑上的文件发回来、一句话调用电脑上的 Agent。
九月份，Personal Agent 突然“又”火了。
这个赛道半年前已经热过一次：当时龙虾刚出来，所有人都在养龙虾，朋友圈、公众号每天都是各种养龙虾。但后来许多人部署过龙虾后，没有找到真实的使用场景，龙虾的关注度和使用热度都消散了。
前段时间，几个大厂纷纷宣布停止运营龙虾，也标志着“龙虾”时代正式结束。
但过去一个月，以云端电脑为核心架构的 Personal Agent 开始席卷国内外市场，大厂也纷纷推出自己的 Personal Agent：
国庆前 Meta 的 Muse 拉了一波期待值，紧跟着蚂蚁旗下的灵光，也开启了新版本内测！
新版灵光 Tab 底下多了一个“我的生活”入口
据悉蚂蚁灵光团队在内部打磨了好几个月：新版灵光正式从以生成个人应用为主的 Personal Agent，正式升级为带长期记忆、可主动推进任务的全新 Personal Agent。
前两天，钉钉的 CEO 陈宇森，也在朋友圈里肯定了蚂蚁灵光的效果和方向。我们也第一时间申请了内测体验。
这一篇主要聊聊这个产品，也聊聊我们最近对 Personal Agent 赛道的一些观察（目前灵光并没有对这次新版本做正式发布声明，本篇内容更多是从我们自己的内测体验和观察所做的理解与推测）。
01 新版灵光的转向灵光这次的更新，和之前一代的版本有什么区别呢？
从目前实测的感受是，灵光新版本开始向真正具备“长期记忆”和“主动推进长程任务”的个人 AI 管家进化。
以前的 AI 是“你问一句，它答一句”，或者点一下帮你生成一个独立卡片或小应用。但生活里最让人心力交瘁的，往往是那些周期长、变量多、普通人根本盯不住的长程琐事，比如孩子的家校群沟通、全家生活琐碎、跨越数月的长期规划……
新版灵光的核心，正是把这些长程任务主动托管起来：
它自带长期的上下文记忆，不用你每次重新交代背景；更会在关键节点到来时，先你一步主动发起提醒、随变化调整，替你省下盯任务的心智负担。
与此同时，它给 Agent 提供了一套可以在云端运行的 Personal Agent 框架，支持用户自主接入常用的外部 AI 工具，拓宽了执行边界。
具体来说，它给每个用户分配了一台独立的 Linux 云电脑，24 小时在云端运行，有自己的浏览器。你可以让灵光接入自己常用的 MCP、CLI、各种 Skill，灵光也支持接入第三方工具的 Harness 能力。
这就打开了无穷无尽的“民间野生玩法”：
比如你可以让灵光接入钉钉 CLI，然后帮你接管钉钉里的长任务。
你甚至可以直接让灵光帮你长期自动运行任务，比如处理回复不紧急的消息，自动抓取数据写周报，自动处理家校群里各种消息、打卡、待办，这对打工人和家长来说，简直是救星级别的功能。
除此之外，它还可以帮你操作你的手机、你的电脑、你的智能家居。你甚至还可以让灵光通过 CLI、MCP 连接你的特斯拉、Mac Mini、3D 打印机，甚至可以让灵光直接接管你已有的 Agent。
新版灵光，更像是一个你所有生活场景的 AI 智能中枢。
02 灵光实测：让它接管我的 AgentAgent 时代，如果想把 AI 用好，其实有一个核心逻辑：
你应该把自己的一切数据变成 Agent 的上下文，把自己的一切能力变成 Agent 可以调用的 Skill。
过去几个月，我也逐渐把自己常用的数据、工具都封装了独立的知识库服务和 Agent：日程安排有专门的 Web 工具，排版有专门负责排版 Agent，把知识库封装成 CLI 工具，各种效率工具也都全面桌面 App 了。
但这些 Agent 一直分散在各处，整体的管理成本非常高：
所以这次，想测试一件事：让灵光直接来接管我做的这些 Agent。
怎么接入呢？过程其实比想象的要顺畅。
使用前，我先咨询了它怎么弄，然后按照它给的建议操作了下：
先给自己的服务做了一个页面，起了一个后端，做了一个网页输入框。这部分如果你不太会写代码，可以直接把这段话丢给电脑上的千问办公帮你实现。
然后通过 Claude Code 访问这些服务，灵光再用自己云电脑上的浏览器打开网页，通过发送指令，就可以连接自己的电脑了：
最近深度体验了许多 Personal Agent，说实话，灵光作为一个个人助理的速度体验是最快的：
手机上的各种远程控制助手，由于强依赖图形界面，实际用的时候交互体验上并不丝滑，所以一直没有办法真正摆脱电脑。
但是我的需求其实只是在手机上，想要丝滑的使用电脑的各种 Agent，我发现通过灵光这套方案可以完美的解决问题。
可以一句话把电脑上的文件发我：
一句话调用各种电脑上的 Agent：
说实话，我一直很喜欢灵光这款产品，它背后的产品交互很有说法：
比如 Agent 在执行的时候，你可以清楚的看到当前它在做什么操作；然后刚刚这个任务，只跑了三分钟，任务就执行完了，比桌面上的 Work Agent 跑的都快。
然后整个链路跑通之后，我发现了一个更有意思的玩法：
除了自己的电脑，你甚至也可以让灵光操作自己的云电脑，比如我也尝试了让它在云电脑里下载了一个 Claude Code，让它作为执行任务的子代理。
说实话，当时尝试这个的时候愣了一下：我让它还顺手写了个计算器小程序，打开就能直接用。
整个过程没有遇到什么卡点，体验一如既往的很好。
过去的灵光更像一个创意助手，现在的它，更像是一台永远在线的、能自己操作软件和服务的 AI 管家。
而灵光的云电脑本质上就是一台完整的 Linux 机器，你可以在上面装一些必要的工具。这也意味着，它作为一个 Personal Agent 的能力边界，远比一个电脑上运行的普通 Agent 更强。
03 Personal Agent 新阶段来了体验完新版的蚂蚁灵光，我开始意识到：Personal Agent，正在进入一个全新的阶段。
国庆假期，社群里有人过提出了一个尖锐的观点：Personal Agent 会不会像龙虾一样，火几个月后就销声匿迹？
这个问题我们内部讨论了下，然后跟观猹上的几位创业者以及几位大厂产品经理交流之后，得出了一个截然相反的判断：并不会，因为阶段不同，在这次新的阶段，Agent 的核心框架、基础设施和专业工具都全了。
我们之前提出过一个关于 Personal Agent 的定义：
Personal Agent = 龙虾（或者任意 Agent Harness 框架） + 各种全新的 Agent 基础设施（浏览器、电脑、邮箱、飞书等） + 各种垂直领域的专业工具（Blender…) .
如果你把 Personal Agent 的发展对应到 Gaterner 曲线，龙虾这个产品对应的阶段，可能正在处于 Personal Agent 的萌芽期和期望膨胀期：人们都希望自己能有一个无所不能的 AI 管家，帮自己管理好一切。
但显然这个阶段的生态和工具发展，还不能匹配人们的野心：龙虾时代，只有一个驱动 Agent 运行的框架，各种基础设施和专业工具都还在萌芽期。
这个阶段最大的价值是什么？其实是教育市场，培养核心的开发团队和工具生态。
而通过使用龙虾，许多人开始第一次尝试使用 Agent。此外，由于龙虾的开源，相当于给开发者提供了早期的用和一个共同的 Harness 环境，人们可以围绕它的生态去造更多的 Skill、MCP、Saas 工具。
所以等到这些基础生态成熟的时候，Personal Agent 就会开始真正进入新一轮的增长。
还记得龙虾刚出现的时候，我们编辑部用 Opus 4.6 控制龙虾排版，折合人民币一次就要花几十块钱。普通人部署 Agent 的门槛、配套工具的生态，那时候都远不成熟。
但过去半年，整个行业的底层模型和工具能力开始发生巨大变化：
首先，是模型能力方面开始溢出，可以完成大部分 Personal Agent 的任务。
各家大模型的 Coding、视觉理解、浏览器控制、3D 生成这些能力都在持续普遍增强，Kimi 和 Qwen 3.8 跻身全球第一梯队后，大模型可以接管日常 99% 的生活和工作任务。
其次，最关键的是 Flash 模型的极致性价比，让 Personal Agent 的日常使用成为可能。
最近各个大模型厂商都推出了自己的 Flash 系列模型， Flash 系列把国产大模型的性价比真正拉满了，整体能力上比半年前强了两个数量级，但整体成本却比半年前降了两个数量级，刚刚提到的排版任务，现在用 Flash 模型不仅完成的更好，而且成本只要几毛钱。
更重要的是，整个 Agent 生态的土壤已经变了：Personal Agent 开始进入物理世界。
过去半年，最先开始火的是 AI 浏览器，有了这样的工具，AI 开始访问各种 WEB 应用。随着视觉能力的提升，AI 开始可以调用各种各样的工具。
随后各家厂商纷纷推出了自己的 MCP、Skill、CLI 工具，Agent 开始连接过去只有人可以操作的桌面工具、企业 Sass 服务。
甚至连各种传统的 SaaS 厂商，最近都开始主动适配 Agent 了，因为如果你不主动适配：Agent 可以直接逆向你的 SaaS 一键复刻。
随着这三个要素同步走向成熟，Personal Agent 正式迈入一个全新的阶段：稳步爬升期。
而新版灵光在这个阶段要做的，是让 Agent 真正进入用户的日常生活：
它强调对长程任务的主动托管，全天候云端在线、带着长期记忆，替你主动盯紧那些时间长、变量多、容易遗漏的日常琐事；
它同时具备一定的开放连接能力，用户可以按需接入 CLI、API 等外部 工具，把任务执行自由延伸到更多工作与生活场景，逐步串联起个人上下文、其他 Agent 以及部分智能设备能力。
04 为什么是灵光？最后聊一个关于 Personal Agent 的判断：
从过往龙虾时代的经验看，Personal Agent 这个赛道，大概率还是一个大厂才能跑通的赛道。
原因是，Personal Agent 需要的东西太多了：底层模型能力、云端算力、工具生态、用户数据的安全保障、与主流办公软件和通讯工具的深度整合。这些要素叠在一起，创业公司很难同时具备。
过去大半年里，灵光团队积累了非常浓厚的实战经验：
灵光最初切入的是个人 Coding Agent 和生活 Personal Agent 赛道，上线后增长非常猛，甚至击败了 ChatGPT 和 Sora 达到百万下载的速度纪录：灵光的头 4 天达到 100 万下载，6 天超过 200 万。
正是有了这样的经验，他们才知道用户真正要的是什么，当你去体验灵光的时候，你会发现它的运行速度，交互体验都非常的不错。
所以从这个角度看，灵光团队对 Agent 产品的理解，可能已经早早地跑在了行业前面：在 Muse 爆火前，灵光团队就已经意识到并针对性的打磨这个阶段的 Personal Agent 产品。
这些积累叠加在一起，可能会让蚂蚁灵光在这轮 Personal Agent 的热潮中迎来一轮新的增长。
写完这篇文章，我回头看了看自己在灵光的云电脑上跑着的那些 Agent，它们还在安静地运行着、处理着交给它们的各种定时任务。
半年前，我们还在讨论 Agent 到底能不能真正帮人干活，在过去的这半年里，Work Agent 的爆火和真实的市场付费率给出了答案。
半年后的今天，Personal Agent 拿回了接力棒。属于它的新阶段，也已经正式开始了：
也许未来这半年，每个人都会逐渐接入自己专属的 24 小时在线的生活管家。
当每个人都可以通过任意方式，和一个可以调用无数真实的 Saas 工具、App、还能记住你所有偏好的 Personal Agent 交互时，我们的生活方式会发生怎样的变化？
新版灵光还在小范围内测，请大家耐心等待，估计最快本月可能就会发布了～
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