👦🏻 作者: GaKi
🥷 编辑: Koji
🧑🎨 排版: NCon
2026 年下半年，Personal Agent 接替年初的 OpenClaw，成为 AI 公司集中探索的一个新方向。
9 月，Meta 推出了 Muse，几周之后，OpenAI 又发布了 Dots、Manus 发布 Cue，能力相似。国内从字节到腾讯，也陆续传出正在加班加点赶工 Personal Agent 的消息。
在这股浪潮中，谢扬团队的 Eazo 对 Personal Agent 的理解有点不一样：它说自己是一个「图形界面 App 驱动」的 Personal Agent：
怎么理解呢？——简单来说，用户只需要描述自己的需求，Eazo 就可以直接把这个需求做成一个完整的 App。这个 App 可以有自己的界面和数据，也可以加入 AI、支付、分享等能力。
而为了让这些 App 进一步拥有 Personal Agent 的能力，Eazo 背后还有另一套基础设施 —— Qoni ，负责提供给 Agent 身份、行动和长期记忆，官方把它定义成一套 Personal Agent 的托管基础设施。
一个负责把需求变成 App，一个负责让这些 App 拥有 Agent 能力。
我们实际拿 Eazo 做了两个 App，想与大家分享下真实体验。
Eazo 现在已经可以直接在国内的手机端和 PC 端使用，而且两端的数据是互通的。
下面为了方便演示，我们直接用 PC 端网站，给大家看看我们做出来的几个 APP。
我身边很多同事都有自己的爱好。
比如 Koji 喜欢观鸟，经常去湿地公园，也会顺手记录看到的鸟、地点和时间。另一位同事很喜欢钓鱼，会记当天的天气、水域情况，还有钓到了什么鱼。
我自己的爱好比较简单，就是养一些花花草草。现在家里已经摆了很多盆植物，龟背竹、薄荷、玉露都有。
但只要真的养过植物就知道，每一盆的浇水周期都不太一样。比如薄荷可能两天就要浇一次，玉露两周浇一次也够了。平时我自己还记得，真到了出差的时候，家里人就很容易搞不清楚哪盆该浇、哪盆还不用浇。
我之前也试过几款植物养护 APP。功能其实都挺全，但 AI 能力比较少，界面风格也不是特别符合我的喜好。
所以这次我干脆直接用 Eazo 给自己做了一个，最后效果还挺超出预期。
Eazo 在实际生成 APP 的时候，有一套产品设计思路叫做 Wild Design。
简单来说，当我只给它一个比较模糊的需求时，它不会只生成一个普通页面，而是会围绕排版、构图、字体、图片、动效、材质和整体氛围，先给出多套完整的视觉方案。
比如我让它做一个「阳台植物手账」，提示词其实写得很简单。
Eazo 会先理解我的需求，再直接生成 6 套不同的视觉设计，让我从里面挑一个最喜欢的方向继续做。
每一种视觉方案，其实都对应着 Eazo 的一种产品美学。
第一版很快就能生成出来，而且完成度已经挺高了。尤其是前端视觉这一块，不同方案之间的差异很明显。
比如有的会更简洁，有的偏日式风格，也有一些会用更活泼的卡通卡片设计。
而且这些方案刚生成出来的时候，整个产品界面其实已经比较完整了，不太像只是一个简单的视觉草稿。
在这 6 版方案的基础上，我们还可以继续往下调。比如把整套字体统一改成 Bold，或者选中其中一个风格之后，再让 Eazo 基于这个方向继续生成几套延伸方案。
这些调整也不用重新写提示词。直接点击每种风格下面的 Quick Prompts，就可以通过图形界面快速完成修改。
选好其中一种风格之后，可以直接把它导入 Coding Agent 界面。
接下来，Agent 会根据我的需求，把整个开发过程拆成多个 Tasks，生成一份 ToDo List，再一步一步往下执行。
而且现在 Eazo 背后有 Qoni 的托管支持，所以最后做出来的 APP 完整度会比较高。
像是账号认证、数据库、存储这些基础能力，基本都已经包含在里面。AI 能力也可以直接接进去，因为 Eazo 本身已经集成了很多不同的模型。
在实际执行的时候，Eazo 的表现其实很像一个 Coding Agent，会沿着前面生成的 ToDo List，一项一项地完成 Coding。
而且在正式开始之前，我们还可以自己选择要调用的模型。Eazo 里面已经集成了不少 SOTA 模型，可以根据不同任务来切换。
这里还有一个比较有意思的点。
在制作 APP 的过程中，如果涉及一些 AI 能力，Eazo 有时候会直接让我们自己选择具体要调用哪个模型，整个过程会比较透明。
比如我上传一张植物照片，想先抠图，再生成插画，它会让我自己选择视觉模型或者生图模型。
不同模型的调用成本不一样，所以这里其实可以根据自己的需求和预算来选。想要效果更好，可以用能力更强的模型；如果更在意成本，也可以换成更便宜的模型。
比如在识图的时候，我会直接选 Gemini 3.5 Flash。Eazo 会先用这个模型多次测试识别结果，像迷迭香这类植物都能比较准确地识别出来。如果测试结果没问题，我就会继续用这个模型。
到了生成插画这一步，我用的是 Gemini 3.1 Flash Image。对于这种生产级 APP 来说，这个模型的效果已经完全够用了。
整个过程大概 30 分钟左右，一个比较完整的 APP 就已经生成出来了，接下来可以直接进入 Login 界面开始使用。
现在，我们就得到了一个属于自己的「阳台植物手账」。
里面所有的植物，都是我家里正在养的。每一种植物的插图，也都是基于真实照片重新生成的单株盆栽图。
整个页面用了偏和风的设计，背景、字体和排版基本都是 Eazo 自己完成的，我没有做太多额外调整。
所以最后出来的效果，整体已经比较完整，美观度也足够高。
之后每次浇水的时候，我们只需要点一下对应的植物，就可以直接记录这次浇水。
这条记录也会自动保存到数据库里，后面可以继续查看每一盆植物的浇水情况。
比如我家现在的佛手柑还比较小，植株还没有完全长开，所以我先从 Victory Nursery 随手找了一张佛手柑的图片。
不过为了验证一下 Eazo 做出来的这个 App 到底能不能达到生产级使用，我没有直接选一张成熟果实的照片，而是特意找了一张还处在青果期、还没有完全成熟的佛手柑图片。
接下来直接在首页点击加号，就可以上传这张真实图片，也可以直接调用相机拍照，两种方式都可以。
图片上传之后，Eazo 会先自动完成抠图，再对植物进行视觉识别和分析。
虽然这个 APP 里有一些功能是提前设定好的，但像这里的植物识别，其实完全是后端模型自己完成的。
我并没有提前告诉它这是什么植物，它会直接识别出这是佛手柑，并自动生成对应的名称和信息。
包括后面的浇水周期，也会根据 AI 自己的知识，或者结合网络搜索来给出一个建议。这个周期不是固定死的，后面我们自己也可以继续修改。
这里所有的植物插图，就像前面提到的，都是用 Gemini 3.1 Flash Image 生成的，实际效果还是挺不错的。
而且 Eazo 本身就是一个 Personal Agent，所以它不会只是简单调用一次生图模型。比如生成植物插图时，它会先根据当前任务自己整理生图提示词，再调用模型完成图片生成，整个过程都是沿着 Agent 的工作流自动执行的。
所以最后做出来的不只是单独一张图，图片的风格、植物信息和整个 APP 的视觉设计也能比较自然地统一起来。
日历这一块，我一开始就在提示词里跟它说，不想做成普通的日历选择器，而是希望做成更有设计感的卡片切换。
最后出来的效果也基本符合这个方向。每一张卡片里都会放一张剪贴画、插画风格的植物图，再配上日期和对应的信息，整体看起来会比传统日历更有意思一些。
后来我还把之前的一些养护记录也补了进去。
包括每次浇水的时间、植物名称、插画和日期这些信息，我都重新整理了一遍。因为这个 APP 最后做出来的效果确实挺好看，我自己也真的想长期用下去，所以干脆把以前的一些记录也一起导了进来。
现在这个 APP 也已经支持分享，可以直接邀请家里的其他成员一起使用。
里面有一个 Invite Code 功能，也可以直接复制 Invite Link 发给其他人。对方打开链接之后，就可以一起查看和记录这些植物的养护情况。
这个 Invite Link 也是真的可以直接复制和使用。
因为它本身已经是一个比较完整的生产级 APP，所以这里面的分享、邀请这些功能都是真实可用的。
比如我们可以直接复制这个链接，发到微信里，其他人点开之后就可以直接进入这个 APP 一起使用。
整个 APP 的功能已经比较完整了。
像 Invite Link、Journal、Calendar，还有真实的图片上传和后续流程，背后跑的都是真实数据库，并不是只存在内存里的临时数据，也不是 Mock 出来的效果。
它背后主要由 Eazo 托管 PostgreSQL，再配合 Drizzle ORM 来处理数据。
而且就像前面提到的，Eazo 的 PC 网页端和手机端数据是打通的。所以这个 APP 做完之后，我现在在手机上也可以直接完整使用。
因为底层有 Qoni 支撑整个 Personal Agent 的运行，所以现在发布这个 App 也很方便。
点击 Publish 之后，会进入 App Settings。我们可以在里面修改 App 名称、简介等信息。
如果选择公开发布，还可以单独设置 Remix 权限。比如是否允许其他人 Remix，以及 Remix 这个 App 需要花多少费用，都可以自己定义。
下面就是我们公开发布之后的 App 链接，欢迎大家来玩。
https://project-26f2ff5b.eazo.dev
这几天我又重新看了一遍新海诚的《言叶之庭》。
电影里有一个很经典的画面，雪野老师坐在雨中的亭子里，念了一首和歌。大意是：
这首和歌出自一千多年前的《万叶集》。
因为最近我身边也有不少朋友开始学古典日语，把它当成一种休闲爱好。
所以我顺手查了一下，现在日本其实有不少俳句和短歌相关的 App。但很多产品的功能都比较单一，有的只能发布作品，有的主要用来刷文法题。而且不少 App 只在日本区上线，国内用户用起来并不算方便。
更可惜的是，一些以前做得不错的产品后来也停运了。比如曾经很有名的短歌社区 Utayomin，运营了 10 年，还登上过 App Store 的「Today」推荐，但前两年也已经关停。
图源：J-cast
而且在国区能搜到的同类 App，很多本身就是日文界面，国内用户上手的门槛还是比较高。
所以这次我干脆试着用 Eazo 自己完整做一个，也想看看它到底能把功能和前端页面做到什么程度，能不能比一些传统团队开发的产品更完整。
在这个 App 里，我可以练习用古典日语写和歌、俳句或者随笔，里面还加入了一个 AI 老师，可以直接在线批改和点评。
这里我还发现，Eazo 支持上传的文件类型很多。除了最常见的图片和文本，HTML、压缩包这些文件也可以直接上传。
所以这次我就上传了一张金阁寺的图片，让它作为整个 App 的主视觉参考。接下来 Eazo 会继续走 Wild Design 的流程，基于这张图片和我的需求，一次生成 6 套不同的视觉方案。
这 6 套方案里，我个人最喜欢的是「江户」这一版。
它本身就很符合「言叶帖」的设定，整个视觉风格和古典日语写作这个场景也比较搭。再加上功能排布已经比较完整，所以第一版出来的时候，整体效果就已经很不错了。
就像前面提到的，我们还可以直接用 Quick Prompt，继续基于这一版生成几套同源的兄弟 App。
比如一版做成密排印本风格，用连续单栏的长页面；另一版则改成跨页对开的形式，用更大的字体和更疏的排版。
虽然它们都沿用了「江户」这一套视觉方向，但具体的构图其实差别很大。仔细看，页面结构、留白、字体大小和内容排布都会发生明显变化。
最后我还是更喜欢「江户高密度」这一版。
Eazo 给出的 6 版并不是 6 个完全无关的方向，而是围绕同一个需求，分别调整构图、字体、密度和留白，所以选起来会更自然。
另外我还发现 Eazo 支持云端 Blender 建模。我直接让它根据金阁寺的参考图生成 3D 模型，现在点击首页里的金阁寺插画，就可以直接进入 3D 场景。
里面我还加了一个更完整的「AI 师批」功能。
比如练习俳句之后，可以直接点击「AI 师批」，让 App 内置的 AI 进行点评，甚至逐句批注。
这里调用的模型也可以自己选。Eazo 会根据任务类型推荐更合适的模型，这次是文本批改，所以用的是 DeepSeek 系列。
现在这个 App 的功能，至少已经比我在日区看到的一些同类产品更完整。
里面有每日题目卡、前日流墨、竖排稿纸、核验、字体切换，还有前面提到的 AI 师批，基本已经覆盖了从练习到批改的一整套流程。
里面甚至还有一个「岁时记」，可以从几百条季语里，按照季节和类别去筛选。
另外还有一个古典文库，收录了《万叶集》《古今和歌集》《新古今和歌集》《枕草子》《徒然草》《方丈记》等内容，一共大概 100 多篇。
现在这个 App 我也已经正式发布了，链接如下：
https://project-9956041d.eazo.dev
把这两个 App 做完之后，我觉得 Eazo 和 Qoni 放在一起看，会更能理解产品的逻辑。
Eazo 主要是对应用户到底怎么使用 Personal Agent 去解决自己的日常需求。
现在很多 Personal Agent 依然以对话作为主要入口。用户先说一句需求，Agent 再返回一段文字、一个结果，或者继续帮你执行下一步。
但很多日常需求并不适合一直靠对话完成。
比如植物养护，我真正每天需要的，其实只是看一下哪盆该浇水，点一下完成记录；练习俳句的时候，我需要的是稿纸、季语库、作品记录和 AI 批改。
这些需求一旦长期使用，更适合变成按钮、卡片、列表、日历和数据页面，而不是每天重新打开一个聊天框，再把需求说一遍。
所以 Eazo 做的事情，就是让 Personal Agent 先理解一个比较模糊的需求，再直接把它变成一个可以长期使用的 App。
而 Qoni 则可以被视为一个更底层的 Infra，因为一个 Personal Agent 如果真的要长期属于一个人，就需要知道「你是谁」，记住过去发生过什么，也要能替你完成具体的操作。
所以 Eazo 和 Qoni 放在一起，其实对应了两层东西。
【1】上面是图形界面
【2】下面是身份、记忆和行动。
从这个角度看，Eazo 对 Personal Agent 的理解其实很独特：
就在今天早上，OpenAI 宣布向 ChatGPT 用户全面推送 GPT-6，同时给 ChatGPT 带来了一个很有意思的新能力 —— Intelligent UI。
简单来说，ChatGPT 现在可以根据用户的问题，自己决定应该生成什么样的界面。比如可交互的图表、计算器、表单，甚至是一个可以直接操作的小游戏。
这其实也印证了前面的判断，AI 的交互方式正在从纯对话，逐渐走向按需生成图形界面。
不过，ChatGPT 和 Eazo 的产品思路还是有一些区别。
ChatGPT 的 Intelligent UI，主要是围绕当前的问题，直接生成一个可以交互的回答。而 Eazo 更进一步，想把用户的长期需求变成一个独立的 App。
我注意到 Eazo 这次也公布了一些自己的技术数据。
比如，它底层使用的是自研 General Agent 框架 EazoTack。
按照官方说法，EazoTack 目前主要通过 15 个基础工具和 1 个元工具来完成任务，并通过缓存优先的上下文管理来减少重复计算。
其 7-Day Network-wide cache hit rate 达到了 98.3%。
在 Eazo 自己公开的 Benchmark 里，Eazo 综合得分是 88 分，Codex 则是 84.4 分。
不过这里需要强调一下，这是 Eazo 自己设计的一套创作 Agent Benchmark，重点测试的也不是单纯的 Coding，而是从需求理解、设计、开发、运行，一直到发布和 Remix 的完整过程。
所以我觉得，这组数据背后，其实能看到 Eazo 对 Personal Agent 的一种理解。它真正想优化的，是一整套「把一个模糊想法变成完整产品」的 Agent 工作流。
而这也正好回到了 Personal Agent 这件事本身。
2026 年下半年，Personal Agent 已经越来越像一个确定的大方向。但在这个大方向下面，产品形态还远远没有定下来。
Personal Agent 这条大河下面，会继续分化出多少种完全不同的产品支流？
每一种形态，背后都将会对应新的交互方式、新的技术架构，也会对应新的商业机会。
