灵光和Today AI，谁才是中国版Muse？
本文来自WeChat公众号： 光锥智能 ，作者：关注前沿科技的，原文Title：《实测 | 灵光和Today AI，谁才是中国版Muse？》
5天实测，拆解Muse的中国化答案。
Meta的Muse在海外火了一个多月，国内大厂“姗姗来迟”。
两个月的时段里，本土行业上也开始出现打着“个人智能化体”旗号的产品。目前，市面上用户可以直接上手使用感受到的代表新品有两个：前豆包PC端Loss责人齐俊元带队打造的Today AI，以及蚂蚁集团更新至2.0版本的“灵光”。
那么，这两个被寄予厚望的商品，现在到底做得怎么样？它们能复刻海外Muse给用户的惊艳吗？
光锥智慧实测下来，前者是“个人助理”，后者是“生活管家”：
Today AI，在新品形态上更像Muse的复刻版，它和Muse都靠先获取大量个人信息给顾客“画像”，偶尔主动推送你的爱好和工作相关动态，交流下来更有“活人感”。
它会根据你抛过去的多项杂乱任务梳理出行程，并主动提醒不同任务之间的时段冲撞问题; 通过大量获取个人信息，它不需要你主动交代自己的需求，就能通过本地文件识别出你可能的工作需求、个人爱好，不定时分享相关信息。
Today AI主动安利新剧
蚂蚁灵光不太像Muse，它更像是中国版本的生活管家，对使用者的信息获取更克制，这让它的上限不高。
背靠蚂蚁生态，灵光拿到了支付宝的调用Scopes，它最核心的落地动作是根据扣费记录分析消费习惯，这让我看到了支付宝AI助手“阿宝”的影子。其中一些预设的任务更像是在引导使用者去感受它的“老本行”——比如一些互动上，它会引导用户自己动手“搓”一个闪App来记录。
同为个人智能体，不同的定位，让它们真正开始替用户办事时，表现大相径庭。
在使用感受上，Today AI通过日程安排、记忆，串联起了一张完整的“任务网”，所以它能够给到More惊喜，比如提醒你日程冲突、比如它能在More任务中代入你的画像，直接做决定; 灵光更像个克制的管家，你交给它的每个任务完成不错，也会每天主动跟GF度，但它少了些连贯的感受，不能记住你是谁，所以接下来More任务里还需要客户多问一轮、多想一步。
不过More时候，它们已经有了惊艳的表现，却被Others的App们联手阻拦。
比如想让它们给我双十一要买的产品三方比个价，它们没有Scopes上淘宝Views; 想归纳下我今年的旅游规划，它们看不到12306的出行信息。
在“应用墙”内长出来的Today AI和蚂蚁灵光，是它们基于各自基因交出的“限制版”答卷，但这份答卷也有了许多惊喜。
初感受
两个管家，两种人设
从初次打开应用开始，两款新品的差异就开始出现：
首次打开Today AI，它会先引导我定好自己的名字，再给它起Nickname和个人Your name。这种个性化的设计，让它显得更有“人味儿”。我给它选了个DeepSeek最近很火的二次元形象，起名“大肥鱼”。
Today AI的产品逻辑非常直接，它要“先懂你，再帮你”。为了跑通这个逻辑，它会开始使用前先向客户要Scopes，比如读取智慧手机上的日历、短信等Scopes、做个自我介绍等方式。
抱着对它能做到什么地步的好奇，我立马开放了一大堆手机底层Scopes，它开始翻你的本地文件、相册、应用使用Time等信息，给我做了一个个人画像。
最终，它给了我一份关于Me“了解”，洋洋洒洒得有几千字。它一边把姓名、地址、App使用时长等个人信息记下来，一边根据这些内容推测我是个什么样的人：
它从Me使用时长上判断出我玩手机大半时刻花在追剧上，看到我存了一堆AI产品的稿件、采访提纲，直接推断出Me工作跟AI行业高度相关，它甚至根据我凌乱的短信“吐槽”我不怎么整理信息，但又从我存的文件里觉得我做事有清单感（不觉得两者太矛盾了吗？）
除了这篇“长作文”。Today AI还专门设立了一个“记忆”Features页，他们自己将它命名为Living Memory（鲜活记忆），在对话中持续理解你反复提及的日程、人物、偏好和目标，并把这些分门别类整理下来，提供用户随时修改。比如它之前错误地理解我是一个爱规划的人，我立马Delete了这一topics。
在记忆的基础上，它还做了主动性的设计，即根据它对你的了解，“猜”你需要什么，主动给你推送。
基于这些了解，接下来使用的几天里，我不断会收到Today AI主动发来的一些信息。它认为我喜欢追剧，就会安利新上线的作品; 它知道我处于AI行业，就会告诉我TodayAnthropic的新模型披露了，还会值得入手我去北京线下的AIForum活动学习。
可以说，Today AI更像个不客气的助手，它能翻GF你的机型里把你看个底掉，然后像助理一样推测老板的喜好来做事。
相比之下，灵光的个人智慧体做得更加克制，它迭代的2.0版本在于增加了“帮我管”Features。你可以按照自己需求给它下任务，它也预设了一些灵感来启发你怎么使用。（但是一次只给三个，无法在App内刷新，只能下一次打开软件后再给新灵感）
体验下来，灵光在信息获取上更加克制，且考虑到用户对隐私的担忧，把信息安全性的保障放在明面上。
在“帮我管”的右上角，灵光也设置了Scopes获取，分别是软件服务和Draw台服务。但操作Draw台方面的Scopes相对有限，它没有索要Me设备使用时长、相册等Scopes。关于信息安全，它搬出了蚂蚁集团此前Post的APASS安全性连接，它相当于确保智能体安全性性的基础设施，保护隐私的同时，管控智慧体的Scopes。
说起来，Today AI的Scopes获取，也让一小部分客户感到担心。我自己被它抓取到姓名、住址等信息的时候，也忍不住吓一跳。
聚焦到使用场景上，怎么让用户“用起来”是个状况。所以个人Agent都会做场景预设，相当于教使用者可以怎么“一键体验”对应能力。
比较下来，Today AI在场景预设更贴合个人使用者的一些需求，比如久坐人群的运动跟练提醒、未完成事项跟GF; 灵光给的一些意见有点“悬浮”，比如让AI教我剪纸、讲讲传统手艺的历史之类的。它不在Me兴趣范围之内，与真实生活场景实在算不上贴切。
此外，在体验一些提议时，我从灵光身上看到了支付宝AI助手“阿宝”和之前的“闪软件”的影子。
比如它引导我体验旅行足迹的总结，看到这个标签时，我以为它能读取Me行程信息，自动做一份类似手帐的记录给我; 结果点GF去交互了几轮，它最后却是引导我用它的无代码工具“手搓”一个闪应用来自己记录。
到了偏生活管家的模块，它能落地的场景是“根据支付宝每月的自动扣费记录，分析Me消费习惯是否合理”——这几乎就是把“阿宝”的能力直接搬了过来。
不过，背靠支付宝，它的好处是能直接读到Me各项支付记录。靠支付归纳出Me消费习惯、旅游动线等等。可以说支付给了它了解用户的More切口。
整理完初印象，Today AI的主动性很惊艳，灵光“帮我管”的能力外观稍显呆板，不过靠着生态，它在支付方面的信息获取能力更强。
实测：从省钱到工作和玩乐
它们能帮我排忧解难吗？
光看印象还不够，我们把两款商品拉GF真实的日常生活中做了一系列测试，想看看它们能不能复刻Muse的惊艳成效，再一路切到最接地气的衣食住行。
先从海外用Muse最多的场景——省钱测起。
扎克伯格在Meta Q3财报电话会上曾提到过一个数据，海外有1/4的使用者在用Muse辅助购物; 在X（原Twitter）上，网友反馈最多的用法也是用它省钱，比如跨Draw台货比三家找Min price。
Muse给我印象最深的，是它能帮使用者自动敲定很多事情，比如帮用户“薅羊毛”，买的业务一样，但智能体自己找到了更省钱的方式。
Generate poster / share QR code
