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由前 Manus 成员 Cecilia 与 Tianyi 创立的 Persom 推出本地优先的 Personal Agent，在用户授权下将电脑中的工作与生活上下文沉淀为可由其他 Agent 调用的 Personal Database，并持续沉淀工作流与个人判断。
最近，personal agent 成了 AI 圈的热门方向。人们期待有一个长期跟着自己工作的私人助手，知道你在忙什么，记得你的习惯，能打开软件、处理杂事。
Personal Agent 这个赛道，至今仍存在巨大的非共识，热度与质疑并存。
乔布斯心中的Siri，这次可能真的走进现实了。
人类用了两千年的模拟计算，开始被重新定义了。
来自新加坡国立大学、可灵 AI 和香港科技大学的研究团队提出了 DiffusionART，一种面向图像和视频生成的在线 Diffusion RL 算法。该方法支持采用 ODE 采样，不要求奖励模型可微，也无需额外调参，可自然适配标量奖励、二值偏好奖励等多种奖励形式，具有极高的样本效率。
近期，Meta 的 Muse、OpenAI 的 Dot 等产品相继推出，让 Personal Agent（个人智能体）再次成为大模型领域的关注焦点。相比传统的对话助手，这类 Agent 不再局限于回答问题，而是能够结合用户的个人背景、历史记忆与应用上下文，主动执行任务并持续推进长期目标。一个更具主动性、能够长期陪伴用户的 AI 助手，正在逐渐成为现实。
Personal Agent 目前已经能够独立完成许多复杂操作，但在决策时仍面临一个问题：什么时候应该直接推断，什么时候需要向用户追问。
K2 Lab（攀峰智能）做到了很多 AI 应用想做但没做到的商业模式：不按 Token 收费，按结果收费。
最近两个月，Personal Agent 这个概念忽然从边缘话题变成了普通用户手机屏幕上的新图标。