10月27日，蚂蚁集团发布灵光2.0，将产品定位为“能管事的个人AI助理”，成为国内大厂首批落地的Personal Agent产品。与上一代以单次任务交付为核心的模式不同，灵光2.0强调从被动响应指令转向主动发现需求、持续管理事务，试图覆盖用户在对话结束后仍需反复关注的长周期事项。
灵光1.0于去年上线，其主要能力是在用户提出需求后30秒内生成带3D效果、带图表的可交互小应用，让想法快速落地。但这一模式在交付答案或应用后即告一段落，需求变化、信息更新或计划调整时，用户仍需重新发起交互。灵光2.0的升级方向，是将服务周期从单次任务延伸至长期跟进。
在产品机制上，灵光2.0引入“帮我管”功能。用户可在交流过程中将需要持续关注的事项纳入该模块，由系统持续跟进。以内容编辑场景为例，从业者需要每日跟踪海外AI公司的产品发布、技术更新与行业讨论，但信息量大、事件热度变化快、同一事件存在大量转述，人工盯守耗时且难以覆盖。此类任务可交由灵光筛选值得进一步核查与追踪的事件，用户点入对应监控任务即可查看每日进展。
生活场景同样适用。在机票监控中，灵光可根据查询记录提示价格走势，并在后续时间点反馈不同航线的价格变化，建议用户是否尽早出手。在账单管理场景中，灵光可对支付宝花呗账单进行明细拆解，识别出用户长期未取消的自动订阅服务。此外，跨平台比价、课程计划制定等需要反复查询与比较的事项，也属于其承接范围。
支撑上述能力的是灵光2.0的三项核心技术配合：跨会话记忆负责记住出行日期、预算、时段要求等约束条件；长程任务调度负责在后续合适时间点继续执行查询；工具连接负责获取新的航班、价格等信息。系统据此判断哪些变化值得提醒用户。云端独立运行环境使这些工作可在用户退出对话后继续进行，用户无需每次重新交代背景，也不必反复回来查询进展。
灵光2.0的发布处于全球厂商重新探索个人助理产品形态的窗口期。9月，Meta推出Muse，将长期记忆、后台工作与跨应用执行整合进同一产品，并持续接入购物、旅行等服务连接。国内方面，字节推进代号为Spell的个人智能体项目，计划与豆包结合；腾讯推出云端个人助理LightVela。各厂商争夺的是同一种用户关系：AI在理解需求后，能在用户离开对话时继续工作。
各家在产品路径上存在差异。海外用户的信息与服务分散在邮箱、日历、独立网站和订阅账户中，Muse更强调“自主执行”的委托关系，用户将目标交给系统后，由其通过浏览器查找方案、推进操作，遇到需批准的步骤再联系用户。国内用户的服务多集中于各类App与小程序，单次操作已较为便捷，但跨平台信息与长期事项仍需用户自行惦记。灵光选择的方向，是承接散落在不同平台、需要长期记住和反复查看的事务。
在服务连接方式上，灵光2.0采用内置与开放并行的策略。常见服务直接内置，包括支付宝账单、会员、出行，以及钉钉、飞书、邮箱、米家等，降低用户配置成本；更分散的长尾需求则通过独立电脑、浏览器以及MCP、CLI等开放工具扩展。内置服务使产品可从日常高频需求切入，开放工具为长尾任务保留空间，从而围绕用户的具体事项组织工具，而非将能力限定在单一应用内部。
当AI开始长期承接事务，用户与产品之间的授权与信任关系随之加重。蚂蚁在支付与生活服务领域积累的商家协作关系和业务经验，为灵光连接服务供给提供了基础，无需为每项需求重新寻找服务方。在交易环节，支付宝的AI支付布局覆盖智能体支付、AI应用收款以及工具调用的计量与结算，可衔接AI代用户完成付款、商家向AI应用提供服务、开发者开放能力等场景。
从行业影响看，个人智能体的竞争正从模型能力转向对用户账户体系、应用网络与服务生态的整合能力。灵光2.0的路径表明，国内Personal Agent的落地更依赖对本土数字服务生态的接入深度，而非单纯的自主执行能力。这一模式能否形成用户长期托付的使用习惯，将决定个人AI助理从工具属性向服务入口演进的空间。
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