本文来自微信公众号： 小盖fun ，作者：小盖，原文标题：《Personal Agent 和 Coding Agent 的本质区别。》
连续看了Instinct创始人Noah Shinn和分析师Ben Thompson对Personal Agent的讨论，还是想写一些我的理解。
AI行业的风向变化实在太快了。
从ChatBot到Coding Agent，再到通用Agent，然后又到了Personal Agent，也就一年多时间，整个行业已经连续转了好几次方向。
这一次Muse火起来以后，我感觉特别明显。大家讨论的重点，突然不再是模型的能力，而是云端电脑、Context、长期记忆、主动性、权限这些东西。
好像，应用的时代应该真的来了。真的来了。
当然，这里面到底还有多少创业公司的机会，现在不敢下结论。Meta、OpenAI已经进场了，国内字节、腾讯、阿里虎视眈眈。
很多人会抨击说Personal Agent完全是炒作概念。
是的，它更像是之前很多技术创新的组合，最终酝酿成了一种新的产品形态。所以，也不能叫炒作。如果大家去看下工业革命相关的书，会发现那个时代的技术也同样如此。
所有的创新本质都是Mix。
我写几点自己的理解。
一、Personal Agent和Coding Agent的区别
Personal Agent和Coding Agent最大的区别是，会不会根据Context主动行动。
之前的Coding Agent，核心逻辑还是等着用户派活。比如打开Codex，说帮我改一个Bug，或者让它写一个Slides之类。一切的任务都需要从用户的指令开始。
但Personal Agent会基于用户的Context，主动工作。因为它知道我们的日历、邮件、位置、消费记录，也了解我们的习惯和偏好。
所以很多时候，我们甚至不需要明确告诉它现在应该干什么，它自己就可以判断。
举个很简单的例子。
假设我今天上午十点要去拜访一个客户。
Personal Agent知道这件事，也知道客户公司位置。九点半的时候，它可以自己检查路况，判断今天坐地铁还是打车更合适。
如果要打车，它甚至可以提前安排车辆，然后告诉我该出发了。
感觉这其实就是一个特别熟悉你工作习惯的秘书应该处理的事情。
Instinct这个产品现在已经在做类似的事情。如果一个文件下午三点前必须签，它发现到了两点五十五分你还没有处理，甚至可以直接给你打电话提醒。
它已经不只是接受任务，然后完成任务的模式。Personal Agent开始有眼力见了。
二、Personal Agent会让Token消耗量再次跃迁
从Token消耗的角度看，Personal Agent又会是一个重要的分水岭。
过去几年，Token消耗大概经历了几个明显的跃迁拐点。
第一个是ChatGPT。大家开始大量使用模型生成回答、文章和代码等等。
第二个节点是o1，推理模型开始普及。模型回答一个问题之前，会投入更多的算力进行推理。
第三个节点是Coding Agent。Coding Agent可以连续工作几个小时，不停的读取文件、修改代码、运行测试，然后继续修改，一次任务就会消耗大量Token。
现在第四个节点Personal Agent也来了。因为它长期在线。
之前算力主要发生在用户主动找AI的时候，所以这中间诞生了手机遥控电脑之类的功能。但这些都是过渡，人还在Loop之中。
Personal Agent以后大量算力可能发生在后台。我们没有打开AI，没有给它发消息，它仍然在理解Context、检查变化、判断有没有事情需要处理。
AI的工作时间，开始和人的在线时间脱钩。
三、隐私的问题会通过技术方式解决
当然，Personal Agent也不是从零开始冒出来的。云端电脑、长时间执行任务、主动提醒、拟人化沟通，这些东西之前我们都已经零零散散见过。
Coding Agent里有一部分，OpenClaw里也有一部分。Personal Agent其实是把这些元素重新组合到了一起。
给Agent一台长期在线的电脑，让它拿到足够多的Context，再给它执行任务的权限。
这几个元素一旦组合起来，新一代的产品就来了。
当然，隐私一直是一个无法抛开的关键命题。
Personal Agent越了解我们，能力就越强。但反过来，它越了解我们，我们需要给它的数据也就越敏感。
邮件、IM、日历、联系人、文档、银行卡、购物记录，这些信息都是隐私，所以Personal Agent真正普及之前，隐私和安全的问题一定需要解决。
Meta现在给Muse做了一套Secure VM。简单理解，每个用户都有一台隔离的云端电脑，账号和数据都保存在里面。
他们的计划是，今年晚些时候会推出Muse Confidential VM。到时候整个虚拟机都会使用只有用户自己持有的密钥加密，连Meta自己都无法读取里面的数据。
这个思路我觉得是可行的。总之就是通过技术的手段来彻底解决隐私的问题。
四、Agent Network也就水到渠成了
一旦Personal Agent足够了解我们，Agent Network也就水到渠成了。这个话题我后面还想单独写一篇。
因为当Agent足够了解一个人以后，它其实已经很像这个人的数字分身，或者说一个非常了解我们的私人秘书。
这时候Agent和Agent就可以直接沟通。
比如我想约一个朋友见面，现在的流程特别麻烦。我问他周三有没有时间，他说没空，然后给我两个时间。我发现其中一个时间自己在出差，又重新发三个时间过去。
如果我们两个人都有Agent，这件事就简单很多。我告诉自己的Agent，这周找个时间和他见面。
两个Agent可以自己查看双方允许共享的日历，协调时间，最后直接把会议放进日历。
所以我觉得Personal Agent最后可能会长出新一代微信一样的产品。
Agent to Agent至少可以消掉大量社交中的协调成本。朋友聚会、商务会议、旅行计划，这里面有大量信息其实根本不需要人亲自来回沟通。
很多人与人之间的沟通，本质上是在交换Context、约束和意图。既然双方的Agent已经掌握这些信息，那这些沟通就可以直接发生在Agent之间。
五、下一代互联网的总入口
Personal Agent很可能会成为下一代互联网的总入口。
大家想想，我们今天手机上装这么多App，电脑上使用这么多SaaS，本质上都是为了完成一件具体的任务。也就是产品经理常说的，Jobs to Be Done。
想起克里斯坦森那句经典名言，用户使用某个产品，是为了完成某个任务。仅此而已。
但Personal Agent之后，完成任务的逻辑会彻底变化。以后我们可能只告诉AI自己想完成什么，然后AI去决定调用具体什么服务。
用户和App之间那一层UI，不再重要了。
举个例子，我刚刚还在折腾10月6日的海底捞订餐。家人过生日，我需要打开海底捞小程序，找到家附近的门店，然后选择日期、人数。特别繁琐。
我在想，这种事情以后完全可以交给Personal Agent。
直接跟Agent说一句，10月6日晚上，家人过生日，帮我订一个合适的海底捞，这就可以了。
我相信未来海底捞肯定会提供一个订餐的Agent，或者至少提供一个方便Agent操作的接口。
即使没有专门的接口，Personal Agent也可以使用云电脑，通过Computer Use打开网页或者软件完成操作。
也许有人会说，如果一个软件就是屏蔽Agent的，也不开放对应的接口怎么办？
很简单，我觉得这个过程一定是伴随着主动和被动的选择。如果你不开放给Agent，那就会被另外的新产品替代，最后会不得不开放。
总之，在阵痛中，所有的产品应该都会拥抱Agent。
我感觉，App、SaaS、平台应该都会变成Agent背后的供应商，然后Personal Agent会成为真正的总入口。
因为当Agent已经可以替我们完成绝大部分操作以后，后面调用哪个App、哪个SaaS，就已经没那么重要了。
真正重要的是，用户的意图。
比如我要去上海出差，过去我要自己分别打开机票、酒店、打车软件。以后我只需要说一句我要去上海，甚至在我开口之前，Agent就已经从日历、邮件和行程里知道了这件事。
后面的软件都只是被它调用的工具。
谁掌握了用户的意图，谁就拿到了最上游的入口。