聊天机器人回答问题；Personal Agent（个人智能体）拿到你的账号和工具权限，替你把事情做完，比如订票、比价、回邮件。 两者的区别在于能不能动手，以及出了错谁负责。这一页把我写过的 Agent 文章按问题整理在一起，每月更新。
8 款个人智能体对比（每月更新）
下面是缩略表，价格、地区、支付和密码等完整对比见 Personal Agent 怎么选？8 款个人智能体对比（最后核实日期 2026-10-25）。“适合谁”一列里，标“我的判断”的是作者观点，其余照官方写。
| 产品 | 公司 | 入口 | 适合谁 |
|---|---|---|---|
| Claude Duet | Anthropic（来源） | iOS/Android 独立 App + claude.ai（来源） | 官方写给 professionals and small business owners（来源） |
| Dot | OpenAI（来源） | ChatGPT App、桌面 App 和桌面网页（来源）；也能在 Slack、Teams 里用（来源） | 已经在用 ChatGPT Pro、想要一个常驻在 ChatGPT 里的智能体的人（我的判断） |
| Gemini Spark（帮助页写已改名 Task） | Google（来源） | Gemini 手机 App、Mac App 和 gemini.google.com 网页（来源） | 工作和生活都在 Google 应用里的人（我的判断） |
| Grok Bot | xAI，由 Cursor 托管（来源、来源） | macOS、Windows、Linux 桌面端，iOS、Android（来源） | 官方定位：多个具名 Bot 并行干活、在群聊里分工（来源） |
| Instinct | Spear Street Technology, Inc. d/b/a Instinct（来源） | 发短信或打电话给它（来源） | 想发短信、打电话就把琐事办了的人（我的判断） |
| Muse | Meta（来源） | Muse App、WhatsApp、muse.ai（来源） | 想让 AI 帮忙管理目标、想法和日常的人（我的判断） |
| Hermes Agent（开源） | Nous Research（来源） | 桌面端；Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email、CLI（来源） | 想自己选模型和机器的人（来源） |
| OpenClaw（开源） | OpenClaw 基金会（来源） | macOS、Windows、Linux；29 个聊天渠道（来源） | 想完全自托管的人（来源、来源） |
按问题找文章
选型
- Personal Agent 怎么选？ 一张表比较 8 款的入口、价格、地区、支付和密码处理。→ 8 款个人智能体对比
- 个人 Agent 卖的是生产力还是时间？ 个人 agent 有两种生意：卖可证明的生产力，或把时间卖还给用户。→ 个人 agent 的两种生意：卖生产力，还是卖时间
- 个人 Agent 的入口和交互应该长什么样？ 入口买来习惯，交互买来信任：验证成本决定个人 agent 能有多少自主性。→ 个人 agent 的关键：入口买来习惯，交互买来信任
原理
- MCP 和 Agent Skill 到底有什么区别？ 专文还在写，上线后加链接。先看下面“常见问题”里的简短回答。
- 为什么说 Skill 是 SOP 的终局？ Claude Skill 是目前最接近 Agentic Workflow 终局的技术形态。→ 认知资产的容器化：为什么 Claude Skill 更接近 SOP 的终局？
风险
- Agent 怎么安全地用你的密码和银行卡？ 专文还在写，上线后加链接。各家官方的做法，先看对比页的安全一节。
- 装过的 Skill 有没有风险，怎么检查？ 我做了一个开源 Skill：skill-risk-checkup，给装过的 Agent Skill 做只读风险体检，专查越权指令、瞒着用户的操作、信息泄露、下载即执行、危险 git 操作和擅改配置（X 帖）。→ GitHub：LiamZJU/skill-risk-checkup
产品判断
- 怎么像验收自动驾驶一样验收 Agent？ 用可执行终态给 agent 判分，而不是听它自述成功：评测就是规格。→ 评测即规格：用可执行终态而非成功叙事给 agent 判分
- 给 Agent 加新能力之前要过哪道审查？ Agent 能交付的上限在评审闸门，不在生成闸门：先定怎样算过关。→ Agent 的能力上限在评审闸门，不在生成闸门
数字 Agent 和物理 AI：同一个交付问题
物理 AI 和数字 Agent 看起来是两个世界，但真要做成产品交付给用户，面临的问题很类似：模型能力决定上限，“脏活”决定能不能落地。自动驾驶的脏活是 corner case 和数据闭环；Agent 的脏活是鉴权、容错、状态管理和不靠谱的第三方接口。Demo 靠模型，产品靠脏活（我在 X 上的原帖）。
两篇从智驾经验看物理 AI 安全的文章：
我常看的 Agent 信息源
我在 X 上常看的 Agent 方向账号，整理在 推特（X）博主推荐：中文 Agent 方向值得关注的账号，英文账号在同一页的英文 Agent 小节。
常见问题
Personal Agent 和 ChatGPT 有什么区别？
ChatGPT 这类聊天助手主要回答问题；Personal Agent 替你动手，比如登录网站、填表、下单、发邮件。对比页里多数托管产品都给 agent 配了云端电脑或虚拟机（见对比页）。
Personal Agent 和 Coding Agent 有什么区别？
Coding Agent 在代码仓库和终端里写代码，通常等用户派活；Personal Agent 在你的邮箱、日历、购物网站和聊天工具里办事。@xiaogaifun 的看法是，最大的区别在于会不会根据 Context 主动行动（原帖）。两者底层能力相近，但接入的工具和需要的权限不同。
国内能用哪些 Personal Agent？
未核实。对比页里 8 款的官方页面都没有提到中国大陆，写到的地区限制集中在美国和欧洲；我还没有在国内实测过任何一款（见对比页）。实测后会更新这一条。
把密码交给 Agent 安全吗？
看它怎么处理。Claude Duet、Dot、Grok Bot、Muse 的官方页面都写明模型或 Bot 看不到你的密码；付款多用一次性虚拟卡，或在付款前要你确认（细节和来源见对比页的安全一节）。开源自托管的产品官网没写这部分，要你自己设计。
MCP、Skill、Tool 分别是什么？
Tool 是 agent 实际调用、去完成具体动作的工具。Skill 沉淀的是“怎么做”：一套方法、流程和判断经验，官方说法是把指令、元数据和可选的脚本、模板打包，在相关时自动使用（Anthropic 文档）。MCP 是把 AI 应用连接到外部数据、工具和工作流的开源标准协议（MCP 官网）。三者不互斥：一个 agent 可以先用 Skill 决定怎么做，再调用 Tool，其中一部分通过 MCP 调用（@kafkaup 的帖子）。
这个专题多久更新一次？
每月更新一次，对比表以对比页上的“最后核实日期”为准。新文章上线后会加进“按问题找文章”。
更新记录
- 2026-10-26：专题页上线。
关于作者： 我是丁洪（Liam Ding），在英伟达做自动驾驶产品经理，详见关于。我自己是 Grok Bot 的用户（“我选 Grok Bot”），本页和对比页里的选择与“我的判断”都是个人观点，不代表雇主。