Ant Group releases Lingguang 2.0, positioned as a personal AI assistant that can continuously manage tasks
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Ant Group released Lingguang 2.0 on October 27, positioned as a personal AI assistant that can manage tasks; users can put matters requiring ongoing attention into "Help Me Manage," and it will follow up over the long term. Lingguang 2.0 relies on cross-session memory, long-horizon task scheduling, and tool connectivity, and can continue querying and sending reminders in an independent cloud runtime environment even after the user exits the chat. The product has built-in services including Alipay bills, memberships, travel, DingTalk, Feishu, email, and Mijia, and expands to long-tail needs through open tools such as MCP and CLI.
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The article uses everyday scenarios such as tracking flight tickets and breaking down bills to explain how Lingguang 2.0 turns one-off tasks into long-term, continuous follow-up.
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机票和酒店订好,还是忍不住隔几天查查价格。降了,算算退改费用,看要不要重订;没降,过两天再看。花不了多少时间,却总得惦记着。
为了追剧开了会员,剧看完就没再打开,自动续费却一直没停。直到某天翻账单,才发现又扣了几个月的钱。
10月27日,蚂蚁集团发布灵光2.0,以 “能管事的个人AI助理”为定位,成为国内大厂首批落地的Personal Agent产品。
它想带来的变化很直接:不再是被动响应指令、完成单次任务,而是能主动发现需求、持续帮你管理事务。
Muse之后,全球Personal Agent竞争开始加速,国内大厂也在密集布局。灵光率先交出产品答卷,从盯票价、理账单等日常小事入手,让AI开始替用户持续管事。
从“一次帮忙”到“长期管事”,灵光迈向下一程
去年灵光1.0上线时,让人印象最深的是它交付答案的方式——用户提一个需求,灵光30秒内就能手搓一个带3D、带图表的可交互小应用,让许多想法能快速落地。
但交付一个答案或应用之后,服务往往也就告一段落。需求变了、信息更新了、计划需要调整,用户还得回来重新交代。
灵光2.0则将服务从“办事的短跑”变成了“管事的长跑”。用户在交流中将需要持续关注的事项纳入“帮我管”,灵光就能持续跟进。
以雷峰网为例,编辑每天都要持续关注海外AI公司的产品发布、技术更新和行业讨论。但是新闻事件极多、消息又复杂、热度变化也极快,同一事件还会出现大量转述。自己盯要花很多时间,但是不盯又不行。
这种需要持续关注的事情,就可以直接交给灵光,让它筛选出值得编辑进一步核查和追踪的事件。在“帮我管”中,可以看到对应的海外AI热点监控任务,点进去就能查看每天搜集到的消息进展。
生活里的事,也可以交给灵光来做。
最近深圳倡导APEC会议期间企业带薪休假,小编也蠢蠢欲动想带小孩出去逛逛,于是让灵光帮看看从深圳到北京、从深圳到哈尔滨还有没有便宜的机票。
当时灵光就告诉小编,根据它查到的记录,周六的时候机票已经在涨价,让我看到合适的直接出手。但我不信邪,让它再盯一盯。
两天后,灵光反馈,飞北京的低价机票继续在陆续跳档,哈尔滨的机票价格还比较稳定,建议尽早出手。
除了这些长周期任务,灵光还能帮忙分析小编的支付宝账单。之前支付宝花呗每个月都有一大堆账单,一直懒得去核对,灵光出来后,小编也让它给我仔细去拆了一下账单明细。
现在,灵光的管事能力已经进入了小编的日常生活。比如想买一个预算6000元左右的西门子洗碗机,它可以在京东、淘宝、拼多多、抖音上持续比价;小孩想英语启蒙,它可以帮忙做课程计划。
从用户交代的目标,到交流中逐步形成的需求,再到授权信息中尚未被留意的问题,灵光尝试接住的事务开始变多。
过去一年,Claude Code、Codex等Agent让人看到了AI执行复杂任务的能力。用户交代目标,系统自主规划步骤、调用工具,执行非常复杂的任务,以完成某个具体任务为目标。
但用户的实际生活中,大量的需求没有明确的结束时间,外部条件也会不断变化。
作为Personal Agent的灵光,正在尝试承接的正是这一段:AI能够长期记住一件事情的来龙去脉,持续关注后续的变化,并且在需要的时候主动采取行动,让用户可以少盯一些事、少操一些心。
灵光2.0的升级,发生在全球AI厂商重新寻找个人助理产品形态的窗口期。
9月,Meta推出Muse,将长期记忆、后台工作和跨应用执行组织进同一个产品,随后Meta继续引入购物、旅行等服务连接,扩大助理能够承接的需求范围。
紧接着国内厂商也加快了动作:字节推进代号为Spell的个人智能体项目,计划与豆包结合;腾讯则推出云端个人助理LightVela。
海外用户的信息和服务分散在邮箱、日历、独立网站和订阅账户中,所以Muse 更强调“自主执行”的委托关系。例如,用户希望降低一笔服务账单,可以把目标交给Muse,由它通过浏览器查找方案、推进相关操作,遇到需要批准的步骤再联系用户。
国外用户信息和服务散落在各种App和小程序中,单次操作已经很方便,但跨平台信息、长期事项仍需要用户自己惦记。
所以灵光选择的是把散落在不同平台、需要长期记住和反复查看的事情接过来,让用户交代之后,可以少操心。
支撑这一产品的核心,是灵光2.0版本中的跨会话记忆、长程任务调度和工具连接能力的配合。
以盯低价机票为例,跨会话记忆让灵光记住出行日期、预算和时段要求;长程任务调度让它在后续合适的时间继续查询,工具连接则帮助它获取新的航班和价格信息。
记忆负责记清楚,调度负责接着做,工具负责拿到新信息。系统再根据这些信息判断,哪些变化值得提醒用户。云端独立运行环境,则让这些工作可以在用户退出聊天后继续进行。
用户不用每次从头介绍情况,也不用为了获得新进展,反复回来问一句。
灵光2.0的优势,还在于其用持续管事的技术能力,连接中国特有的数字服务生态。
它采用了两种互补的方式:
一部分常见服务直接内置,包括支付宝账单、会员、出行,以及钉钉、飞书、邮箱、米家等,降低用户的配置成本;更分散的需求,则通过独立电脑、浏览器,以及MCP、CLI等开放工具继续扩展。
内置服务让产品可以从日常需求开始,开放工具则为长尾任务留下空间。
灵光因而可以从蚂蚁熟悉的服务起步,又通过办公平台、邮箱和智能设备连接,向支付宝之外延伸。它尝试围绕用户的一件事组织工具,而非将工作限定在某个应用内部。
从“管事”到“托付”,蚂蚁的优势在哪里
蚂蚁长期在支付和生活服务积累的能力,为更好连接服务与用户提供了基础。
目前,蚂蚁已有大量的商家协作关系和业务经验,灵光可以沿着现有网络推进这些改造,不需要为每项需求重新寻找服务方、建立合作,这是数字服务生态能够转化出的实际优势。
AI帮用户找到合适的商品后,需要完成付款;商家向AI应用提供服务,需要收款;开发者开放工具和能力,也需要计量、对账和结算。而支付宝AI支付的布局,正在覆盖智能体支付、AI应用收款,以及工具调用的计量与结算,为这些需求提供支持。
个人智能体要走进中国人的日常生活,需要将前沿技术接入本土的账户体系、应用与服务网络,建立用户愿意长期托付的服务关系。
而能将这些环节串起来,正是蚂蚁多年积累形成的差异化优势。
进入Personal AI时代,人与服务的连接方式也有了新的可能。
商业竞争也将从模型和单个应用,延伸到技术能力、服务生态与用户信任的协同。
所以,灵光是观察AI Agent行业变化的一个重要切口。它探索的“持续管事”,有机会把蚂蚁过去围绕交易建立的连接,延伸为围绕用户长期需求展开的服务。
Personal AI的商业想象,正来自这种更持续的用户关系。
对蚂蚁而言,这是多年服务生态积累被进一步激活的机会;对普通人而言,价值则更朴素:那些一直挂在心上的小事,有人记着、接着办,自己可以少操一点心。