蚂蚁需要证明自己的上限。
新眸原创·作者 | 周韵
这两天豆包手机助手公布了一份有些尴尬的清单：155款第三方应用明确拒绝了AI自动化操作权限，腾讯系66款、阿里系23款，微信、淘宝、支付宝、美团悉数在列。
这款打着"全球首款AI智能体手机"旗号的努比亚NaviXUltra，能调用曹操出行和汽水音乐，但碰不到国民级应用里的服务。
在一定程度上，这份清单也揭示了Personal Agent赛道的核心矛盾：当一个Agent试图跨应用替用户办完所有事，每个拥有自有生态的玩家都在犹豫——把操作权交出去，意味着用户可能不再打开自己的App，流量和数据的主导权会随之迁移。
不过，玩家的犹豫并没有阻止赛道加速。今年下半年，Personal Agent从概念讨论进入了产品落地的密集期。
云栖大会上千问宣布加速打造Personal Agent，依托Qwen3.8系列为3亿用户服务；一周后，华为展示全面向Agent架构演进的HarmonyOS7；紧接着OPPO宣布与Manus合作，下一代FindX10将集成Manus智能体。豆包则更早，从去年底技术预览版到今年量产机型，一直在试探"操作手机"的边界。
模型公司、手机厂商、超级应用，三条路线同时涌向同一个终点——谁先接住用户的需求，谁就拥有解释需求、选择服务和安排任务的权力。
在这场拥挤的竞争中，蚂蚁的位置有些特殊。它不做通用大模型的旗舰比拼，也不造手机，但支付宝连接着消费、出行、缴费和生活服务，芝麻信用提供履约保障，阿福积累了1.5亿用户的健康数据。
这些资产在Personal Agent时代意味着什么？
Personal Agent这个概念并不新，但2026年的不同之处在于，它从"AI助手"的语义壳子里走了出来，开始触碰真实的服务链路。
过去的AI助手擅长回答问题，用户问一句它答一句，任务到此为止。Personal Agent要往前走一步：理解用户的处境，调动外部能力，在授权范围内替用户把事情办完。
Personal Agent的逻辑翻了过来。当用户说"帮我找附近还能预约的新能源充电站，充完直接付款"，Agent需要结合位置、车型、时间和价格偏好，查询不同运营商的实时信息，完成比较和预约，在服务结束后自动支付。用户只提了一次需求，背后却有多个商家系统、服务接口和支付能力在协同响应。
这也是为什么今年所有玩家都在拼命铺"触点"。千问接入健康和理财数据，华为把Agent做进系统层，豆包做手机助手，OPPO找Manus合作——大家都在抢"理解用户"的位置。
掌握了更连续、更丰富的个人上下文后，Agent才能更早发现需求、更准地匹配服务。差异在于路径：模型公司从认知能力切入，手机厂商从系统权限切入，超级应用从服务场景切入。
蚂蚁的路径属于最后一种，但它的服务场景密度和履约深度，是其他超级应用很难比拟的。
支付宝里有打车、点餐、票务、缴费、政务、医疗，几乎覆盖了一个城市居民日常生活的全部高频场景。更关键的是，这些场景的末端都连着支付。
在Personal Agent的链路里，支付意味着履约，没有支付，Agent只能给出建议；支付进入之后，它才能连接起用户授权、商家服务和现实交付，把一次需求转化为行动。
今年年中，AI版支付宝"阿宝"启动邀请测试。用户往右一滑，进入一个更清爽的对话框，上万种生活服务可以用自然语言调用。从7月公测到9月外滩大会期间，阿宝已经完成万余项服务的AI化适配，覆盖餐饮、出行、文旅、政务，跨端支持5大手机品牌和16家主流车企。
万余项服务这个数字值得留意。它意味着蚂蚁没有从零开始建服务生态，而是把过去十年积累的小程序体系，做了一次Agent化的改造。商家需要把服务、价格、会员权益、预约规则、退款条件和履约状态，改造成机器能够理解和调用的技能。
与阿宝并行的另一条线是阿福。如果说阿宝在解决"服务调用"的问题，阿福就在解决"个人上下文"的问题。
健康是蚂蚁补充个人上下文的突破口。体脂秤、智能手表、血压仪、动态血糖仪这些硬件能持续记录身体变化，体检报告、用药和饮食数据构成更长时间的健康轨迹。
阿福走的是"硬件补贴+健康挑战"的路线。截至今年9月，阿福App用户数达到1.5亿，单日健康咨询近2000万次，近275万人参与减重打卡，75天累计减重超过500万斤。
把阿宝和阿福放在一起看，蚂蚁在Personal Agent上的布局就清晰了：阿宝负责"把事办完"，阿福负责"更懂用户"，而连接这两者的底层能力，是支付和信用。
今年5月，支付宝宣布AI支付累计完成3亿笔智能体支付，支持95%的通用智能体框架，同时发布TokenPay服务和AI钱包产品。到9月外滩大会，AI支付进一步从"可支付"迈向"可信支付"，AI钱包智能体充当用户在智能体世界里的"财务代理人"。
3亿笔这个数字，放在整个AI行业里看是领先的。它说明蚂蚁已经在Agent支付这个环节跑通了规模化商用，而支付恰恰是Personal Agent链路中最难替代的一环，模型公司和手机厂商短期内很难自建。
8月，支付宝发布全栈智能体商业底座和AHA多智能体跨端互联协议体系，联合20余家企业共建智能体互联生态。蚂蚁没有把自己封闭在支付宝体系内，它在推动一个跨品牌、跨设备的互联标准。
蚂蚁集团CEO韩歆毅发布全员信，将支付宝事业群、数字支付事业群和芝麻信用事业部合并为新的支付宝事业群，吴敏芝出任总裁。合并的逻辑在于：Personal Agent时代，用户入口、商家服务、支付与信用需要在同一个组织里协同。
如果说入口之争是表象，Personal Agent真正的考验藏在两个更深的问题里。
一个是经济模型。服务网络越丰富，Agent消耗的Token就越多。用户看到的是一段对话，背后运行的是一套持续消耗算力的服务系统。
蚂蚁面对的经济问题，关键不在某一次任务花了多少Token，而在当越来越多用户把生活任务交给Agent之后，整个系统的Token消耗能不能被收入覆盖。韩歆毅提出的说法是"降低有效Token的单位能耗"。
降本方面，Ling-3.1-flash采用MoE架构，调优后推理性能提升10倍，芯片配合端侧方案可使Token消耗大幅降低，蚂蚁已部署万卡规模国产算力集群。
增收的路径则指向Agent创造的增量价值。用户通过阿宝完成更多生活服务，蚂蚁可以增加支付和服务收入；阿福把健康建议连接到体检、问诊、保险和健康消费，也能获得服务收入；商家可能为更高的转化率、会员运营和可收费技能付费。
支付宝推出的AI按量付费，已经在尝试让API、数字内容、算力和技能向调用它们的Agent收费。海外参照是OpenAI在2025年推出的ChatGPTInstantCheckout，对用户免费、向完成交易的商家收取费用。
这里的核心判断是：互联网平台的商业模式建立在流量分发之上，商家为曝光、点击和转化付费；Personal Agent体系里，平台需要为一次完整任务调度模型、算力、技能、支付、风控和履约。
只有当新增收入能够支撑持续扩大的Token投入，Personal Agent才会从一项AI投入变成驱动业务运转的新生产体系。这个命题，豆包要回答，千问要回答，手机厂商也要回答，没有例外。
另一个是信任。Personal Agent越了解用户，服务越精准，但它需要读取的信息也越敏感。阿福可能掌握体检报告和血糖变化，阿宝可能了解位置和消费偏好，千问接入了理财数据，华为的系统级Agent能看到跨应用的全部行为。用户选择把数据、选择权和行动权交给哪个Agent，本质上是一个信任决策。
外滩大会的一场圆桌上，OPPO高级副总裁刘作虎被问到"一年以后愿意让Agent替自己花多少钱"，他说如果有支付宝托底，1000元以内应该没问题。韩歆毅接了一句："我们托了，你敢付，我敢赔。"
这段对话点出了蚂蚁的一项特殊资产。支付宝最初解决的就是陌生人之间不见面也敢交易的问题。进入Agent时代，用户不再亲自完成每一步操作，而是授权Agent选择商家、调用服务并花钱。蚂蚁需要担保的，从一笔交易扩展到一次由Agent代替人完成的生活决策和行动。
Agent付款必须建立在明确授权之上，发生误付或异常交易后，系统需要能够追溯决策和资金流转。AI钱包管理不同Agent的支付授权、执行过程和账单，ACT协议为Agent之间的身份、授权、交易和责任追溯提供协作框架，蚂蚁国际还在与万事达卡、Visa推进KYA互操作框架。
信任这件事，模型公司可以用技术能力争取，手机厂商可以用系统权限背书，但支付和信用的积累需要时间和场景的沉淀。蚂蚁在这方面的优势，是它过去二十年在担保交易中建立起来的用户心智——"你敢付，我敢赔"这句话，放在Agent自动决策的场景下，分量比在人工支付时代更重。
回到那份应用拒绝清单。它揭示了一个现实：Personal Agent的入口之争，不会是某一家通吃的结局。腾讯有微信和社交关系，阿里有电商和千问，字节有豆包和内容生态，手机厂商有系统级权限，蚂蚁有支付、信用和生活服务。每一方都有自己不愿意交出去的核心资产，也都有自己必须补齐的短板。
在这样的格局下，蚂蚁的选择是，当Agent理解了用户的需求，最终要把事情办完，而办完这件事需要服务、支付、信用和追责，这些恰恰是蚂蚁的主场。
Personal Agent的终局未必是一个入口取代所有入口，更可能是多个入口并存、底层能力互通。AHA协议联合了千问、华为、OPPO等20余家企业，暗示了一种可能性：未来用户的手机上可能同时跑着几个Agent，它们各司其职，通过标准协议共享上下文和协作完成任务。
如果那一天到来，蚂蚁的支付和信用，会成为所有Agent都绕不开的基础设施。
