IT时报记者 潘少颖 图 豆包AI
一款AI应用，上线不到两周便登顶美国App Store，把ChatGPT甩在身后；更让华尔街兴奋的是，摩根大通说它可能成为“自ChatGPT以来最具潜力成为最广泛使用的消费级AI应用”。
这便是Meta推出的个人AI智能体应用Muse，它能比价、填表、订酒店、退订阅，甚至在关掉手机之后继续干活。这些能力，听起来并不新鲜。真正的变化在于，Muse让一个需要“设置环境、配置API”的东西，变成了普通人点开就能用的产品。
作者声明：该图片由AI生成
Muse迅速带火了AI智能体赛道，无论是被称为“国内版Muse”的应用，还是各类主打智能自动化的AI工具，纷纷迅速跟进。
国内用户在等“中国版Muse”吗？
如果想要拥有记忆——LightVela：手搓“云端常驻智能体”很多人被Muse“关掉页面，任务依旧在云端后台持续运行”的能力打动，LightVela最贴近Muse的地方，正是提供独立隔离的云端运行环境。一旦任务启动，哪怕关掉微信对话窗口，它依旧可以在云端持续执行，支持定时任务。比如每周固定时间，自动访问行业官网抓取公开公告、整理摘要，再把结果推送回微信。这些任务在云端执行，不依赖设备开机。
有用户初次接触LightVela时会产生落差：它并不是开箱即用的成品。LightVela的定位是“AI智能体托管平台”，平台不绑定大模型，也没有预设全套功能，需要用户根据需求，自主选择接入大模型、安装网页浏览、文档处理等技能模块，存在一定入门学习成本。好处是自由度高，接入DeepSeek，它就偏推理和逻辑；接入Kimi，它就偏长文本处理；接入混元，和腾讯生态更配。
如果期待“说一句话，它就把所有事办完”，那大概率会失望。LightVela不会自己做决定，也不主动猜测用户意图，用户要告诉它装什么、怎么干。
LightVela有一个贴合使用习惯的优势：无需下载独立App，它打通了主流日常办公社交软件，完成配置后，用户可在微信、QQ、飞书等聊天窗口使用AI服务。访问官网，微信扫码授权完成一次性实名认证后，点击创建智能体，再在“通道”里绑定微信，联系人列表中会多出一个机器人，可以发消息、传文件、发语音。
大多数聊天AI每次对话都是“失忆”的，用户需要反复交代背景。LightVela会积累两种记忆：一种记事实和约定，比如“这个项目的截止日期是下周五”；一种长期记忆，能够记住用户的偏好、过往任务信息，比如“回答尽量简短”等。
LightVela适合有稳定、周期性信息整理需求并希望在微信接收结果的用户，是国内为数不多可以体验“云端常驻智能体”的选择。
如果想要“打开就能干活”——天翼TeleAgent：文件不出电脑也能干完不用配API、不用搭环境、下载注册后就能直接发起任务，天翼TeleAgent可能是目前心理负担最小的选择之一，非常适合不想花时间研究底层设置的普通用户。
它有些“朴素”，但做的事情很实在。和Muse思路相近，TeleAgent具备自主拆解复杂任务的能力。用户抛出一个完整目标，它会把整件事拆成连贯的步骤，调用网页浏览、文档处理、表格计算等工具依次执行，不用一步步下达指令。TeleAgent会根据任务难度自动匹配合适的模型，用户只需要关注最终结果。
TeleAgent的Slogan是“专属AI办公搭子”，定位很准。其内置了数量庞大的现成技能，覆盖调研、文稿撰写、PPT制作、文件整理等办公高频场景，不需要用户手动安装模块。桌面端支持Windows、macOS系统，下载安装完成可直接使用，新用户可以免费体验基础额度。
文件处理上，支持直接上传本地文档、文件夹、图片甚至压缩包，读取资料后完成分析、汇总，对于经常处理大量报告、表格的职场人来说比较友好。比如“整理C盘文件”或者“根据Excel做一份周报”，它会规划步骤、调用工具、执行到底。《IT时报》记者让TeleAgent校对一篇稿件，无论是字词优化还是事实核对，TeleAgent都非常“负责”，最后还会出具一份批注过的校对报告。
TeleAgent由中国电信自研，通过了中国信通院安全能力评估，设有多层安全防护，任务在隔离沙箱内运行，文件也可以只保存在本机、不上传云端，对在意资料安全的用户多一层保障。
复杂长任务的稳定性是行业通病，TeleAgent也不例外，偶尔会遇到路径出错或者第三方网站卡住的情况。
值得一提的是，TeleAgent安卓版已上线，在手机端下达命令，桌面端能自动接收并执行。
如果想要生活助理——千问：打开“自家门” 办事一路绿灯“能替你办事”听起来简单，做起来却撞上了现实的墙。Muse上线十几天，亚马逊出手阻止Muse代用户在亚马逊平台购物。当用户让Muse去亚马逊下单，页面会弹出提示：未经授权的AI智能体继续访问，违反亚马逊的使用条款。
亚马逊封杀“不请自来”的Muse，表面是安全合规，底下是生意。Muse可以自动比价、筛选商品，绕开亚马逊的商品推荐与广告体系，直接影响平台商业收益。如果AI直接替用户下单，广告就没了用武之地。
同样能一句话点外卖、订机票、买东西的千问，境遇就不一样了，它接入阿里系的“自家生态”，包括淘宝、支付宝、飞猪、高德等，门是自己家的，不用敲门。想约保洁，对千问说一句“帮我约下周三上午的阿姨”，它能翻出套餐订单、确认剩余次数、列出可约阿姨的评分，完成预约；想喝咖啡，说“帮我点两杯拿铁”，千问调用淘宝闪购，弹出商品卡片，用户确认后，由支付宝完成支付。当然，AI在检索网页、解读商品信息时，依然可能出现信息偏差，机票、商品、价格这类关键内容，务必人工核对。
点外卖、订机票、订酒店、买东西，这些高频的消费决策，千问已经能接住相当一部分。至于阿里系覆盖不到的场景，它帮不上忙，但至少不会像Muse那样，让用户在结账前一刻看到一堵墙。
除了生活服务，千问也保留了智能体的基础能力。它具备长期记忆，能记住用户的偏好、过往任务背景；面对复杂调研任务，也可以自主规划步骤，跨网页搜集公开信息，整理报告、对比资料。
生活和办公场景在同一个App内完成，不用在多个软件之间切换。
