技术热点透视20261106：Perplexity 发布 Teammates，AI agent 有了独立账号和权限
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技术热点透视20261106：Perplexity 发布 Teammates，AI agent 有了独立账号和权限

作者: Alex Xiang

人工智能工程实践

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我是 Alex Xiang，前百度/微博工程师，现在专注于 AI 工程与工具产品。更多文章欢迎关注微信公众号「字与码」。

11 月 5 日，Perplexity 上线 Teammates：给 agent 起名字、定职责、配一套自己的浏览器会话和权限，让它在后台长期干活，有事自己在 Slack 里找你说。同一天，月之暗面把支撑 agent 运行的 Harness 打包成云服务开卖。两家公司隔着太平洋，卖的东西看起来不一样，其实在回答同一个问题——当 agent 不再是一次对话，而是一个长期占着工位的东西，公司该怎么管它。

其他动态速览：

  • Cognition 以 480 亿美元估值融资 20 亿美元，四个月前这个数字还是 260 亿，年化收入半年从 4.92 亿涨到 9 亿。
  • Meta 收购 Conductor，一家让工程师在多个并行工作区调度多路 coding agent 的初创公司，与 OpenAI 买下 Pierre 撞在同一天，抢的都是 AI coding 的控制层。
  • 王兴兴在进博会虹桥论坛上说，具身智能的卡点不在「脑子」，在最后几毫米的对齐误差，抓大物体成功率接近 100%，精密装配低很多。
  • 新华社与优必选在世界媒体峰会发布仿生人形机器人新闻主播「新言」「新语」，1:1 真人比例，张艺谋任形象主创设计。

Perplexity 发布的 Teammates，是什么东西

先把产品说清楚。它不是一个更聪明的聊天框，是一个有名字的席位。

Max 订阅用户（每月 200 美元，含 10,000 credits）可以在网页端创建一个 Teammate，给它起名字、写职责、配工具、定升级阈值。之后它就在后台一直跑，你在 Perplexity app 里用一个独立线程看它的进度，也可以在 Slack 里直接跟它说话。iOS 和 Android 随后跟上。

真正把它和「工具」区分开的，是三件很具体的工程事。

第一，每个 Teammate 有自己的桌面、独立的浏览器会话和 cookie，各自单独登录。演示里的说法是：负责营销的那个可以一直登着 Meta 的广告后台，负责工程的那个盯着 GitHub，两边互不干扰。第二，它继承你已有的 Computer 项目、skills、plugins、memory 和权限，开局就带着团队的编码规范、品牌要求、合同条款，不用每次从零交代一遍。第三，它们之间可以交接活。演示里工程 agent 修好了密码重置的崩溃，把 PR 交给 QA agent 去做桌面和移动测试，再拿回结果复审；另一个 on-call 的演示里，agent 发现部署后 HTTP 502 飙升，一路追到 retry budget 被删，直接起草了一个带回滚方案的 PR。

三个工位，三个账号：工具借你的登录态，同事有自己的

还有一个细节值得单独拎出来：15 分钟规则。演示里写得很清楚，agent 如果 15 分钟内定位不到原因，就升级给人。这条规则比它后面那一串能力描述更能说明这个产品想干什么。

同一天，另一家卖的是工位

Kimi Hosted Agents 是同一天发布的，卖的东西不一样。

它把 Harness——也就是支撑 agent 运行的那套框架——做成了云服务。企业不用自己搭、自己维护，直接拿到 7×24 的托管环境，支持长程任务和多智能体协作。附带的东西很具体：140 多个 Skills、30 多个插件，可以接自有工具和数据源；独立沙箱；网络权限控制；会话可以随时中止，并且导出审计；可以和 Kimi Inference Hook 配合，在每次推理之前按企业规则拦下敏感数据。只对企业认证用户开放，首批给了 8 个金融 Agent 模板。

把两家放在一起看，差别很清楚：Perplexity 卖的是人头，一个席位 200 美元一个月；月之暗面卖的是工位，一间带门锁、带监控、带操作日志的房间。

这两样东西的价格逻辑也完全不同。卖人头，成本随人数线性增长，价值取决于这个人能替掉多少人工；卖工位，成本随并发增长，价值取决于一家公司同时要跑多少个 agent。前者算的是替代率，后者算的是密度。

同一天发布，卖的不是同一样东西：席位与工位

再往外看一圈，这两个月里同一件事已经有五家在做了：OpenAI 的 Dots（10 月 28 日起美国 Pro 预览，能主动通过 iMessage 或 RCS 给你发消息、照片、语音），Anthropic 的 Claude Duet（10 月 21 日研究预览，接进 6000 多个服务，发消息、付款、签约、删数据之前要审批），加上 Meta 的 Muse 和 xAI 的 Grok Bot。常驻 agent 从一种可能性，变成了一条产品线。

真正变了的不是 7×24，是身份

几乎所有报道都把重点放在「7×24」上。我觉得那是表象。

一个程序一直在跑，这件事十年前就有了——cron 任务一直在跑，监控一直在跑，没人管它们叫同事。真正变的是另外一件事：它有了自己的账号。

这条线画得很细，但很硬。工具是借你的身份干活的，它读你的邮箱、用你的 token、在你的名下留下操作记录；同事有自己的身份，它登录自己的账号，留下自己的记录，出了事能追到它。Perplexity 给每个 Teammate 一套独立的浏览器会话和 cookie，做的正是把「借身份」改成「发身份」。

给软件发身份，是这一轮产品化里最不像演示、最像基础设施的一步。它一次性打开三扇门：可以并行，因为登录态互不干扰；可以追责，因为每个动作有自己的来源；可以被切断，把它的账号停掉就行。

代价也在这三扇门里。有账号就有权限，有权限就有责任，有责任就要有人签字。所以你会看到这几家在同一时间开始谈审批、谈审计、谈中止会话——不是因为他们突然变得保守，是发了身份之后，这些东西不得不有。

权限继承是这次最危险的一条设计

Teammates 继承你已有的项目、skills、memory 和 permissions。这一条在演示里读起来全是好处：省掉一遍配置，agent 开局就懂你们团队的规矩。

但它同时也是整个产品里最容易出事的地方。权限继承省下的是配置成本，押上的是「一次配错，等于把钥匙交给一个自己会动的程序」。Perplexity 自己在发布说明里也认这一点，建议用户从边界收紧的流程开始，关键动作保留人工审批。这个建议很诚实，可它也说明：默认配置下的安全边界，是用户自己的责任。

更深一层的问题，隐私侧的人会问。Signal 总裁 Meredith Whittaker 十月的说法我印象很深：给某人发邮件的人，从来没有同意过被一个 AI 读取。她提到 Muse 在记录联系人名单和通话对象——如果你装了它，而我在你的联系人里，那我的信息就被记下了。

这条质疑对「个人助手」还算温和，对「同事」就尖锐得多。一个同事会替你收发信息、参加会议、跟客户来回沟通，也就是说，所有跟你打交道的人，都在不知情的情况下跟一台机器打过交道。这件事目前没有任何产品给出答案，大家只是把选择权交回给用户，让你自己决定开几个权限。

7×24 的账单，和人的月薪不是一个算法

常驻这件事，在成本上有个很不一样的形状。

人按月发工资，干多干少一个价；agent 按挂机时长和 token 计费，跑得越久账越厚，而且没有上限。这两件事在财务报表上是两种东西：前者是可预测的固定成本，后者是随使用量浮动的变动成本，而 agent 的使用量恰好又最容易被放大——你给它一个 7×24 的职责，它就会用满 7×24。

行业自己已经在喊疼。OpenAI 的 Adam Fry 说 Dots 偏算力重，官方拿更小的 GPT-6.1 Terra 去分流一部分任务，1 美元输入、5 美元输出每百万 token，约为 GPT-6 Astra 的十分之一价。Musk 说得更直接：Grok Bot 的运行成本相对收入不可持续。企业侧的动作更诚实——苹果下调了员工的 AI 使用预算，高盛也在给部分员工的 AI 支出设上限。

一天 92 万亿 token：需求这一侧是真的

但需求也是真的。DeepSeek Harness 截至 11 月 4 日的数字：日活 154 万，日耗约 92 万亿 token，第三方插件约 3.5 万个，约 60% 的活跃用户做过或装过至少一个插件（官方 API 用户口径）。一天 92 万亿 token，这不是试用期该有的形状，是有人在把它当生产工具用。

所以价格这条线上，真正的分歧不在贵不贵，在「谁承担波动」。卖席位的想把波动固定成月费，卖工位的想把波动摊给按量计费，而企业采购的本能是把波动推回给供应商。这个矛盾会先出现在续约谈判里，不会先出现在发布会上。

「什么时候必须找人」正在变成一条产品规则

这几家里，我最看重的是那些「必须停下来」的设计，而不是「能自己干」的能力。

Teammates 的 15 分钟规则是一条。Claude Duet 把审批点放在发消息、付款、签约、删数据这四类动作上，是另一条。Anthropic 更新的使用政策从 11 月 12 日生效，要求能造成伤害的设备必须有人监督，这是第三条，而且是写在条款里、不是写在宣传里的那种。

把三条放在一起看，会发现行业正在形成一个共识：自主性的定义不是「能不能自己做」，而是「能不能说清什么时候不做」。前者靠模型能力，后者靠产品设计，而后者才是能写进合同、能过审、能被采购部门接受的东西。

这条判断有个很实用的推论。以后评估一个 agent 配置，别只看它能干什么，先找它的升级规则：什么条件下它必须停、停下来找谁、多长时间没结果就作废、谁有权一刀切断。一份只有能力清单、没有升级规则的配置，跟一份没有回滚方案的发布计划是一类东西。

15 分钟找不到原因，就交给人

抢人的方向，说明抢的是哪个位置

11 月 5 日还有一条人事新闻：Claude Code 的产品负责人 Cat Wu 宣布加入 OpenAI，任核心产品（Core Products）产品管理负责人。她在 Anthropic 待了两年，参与过 Claude Code、Cowork 和 Tag，说 Claude Code 在她刚加入时还只是一个内部工具。她对新岗位的描述是：做让用户保持控制权的智能体产品。

一个做编码 agent 的产品负责人，跳去做「控制权」，这个方向比任何发布会都更能说明竞争焦点在哪。编码 agent 是这一轮里最成熟、也最容易被量化的品类，你能数它写了多少行、省了多少人天。可一旦 agent 开始常驻，能数的就不只是产出，还有它犯的错、它动过的东西、它花掉的钱。这时候谁掌握控制面板，谁就掌握了续约。

两种叙事正在打架。Srinivas 说的是「每个组织为每个人配备数百个 teammate」，这是把 agent 当人力看，讲的是规模；Cat Wu 说的是「让用户保持控制权」，这是把 agent 当风险看，讲的是边界。两边都没错，但一个组织最终买的只会是其中一种——要么买更多的手，要么买更稳的闸。

摆在台面上的三件运维事

把今天这两条发布拆到底，剩下的不是模型能力，是三件运维事：身份、权限、账单。

身份决定它能不能并行、能不能追责；权限决定它出错时伤害半径有多大；账单决定这门生意能做多大。这三件事以前是 IT 部门管人的活，现在变成产品必须自己解决的部分，因为 agent 的数量会远超 IT 能手工管的规模。Srinivas 说每人几百个，那意味着一家公司可能有几十万个身份要管，靠人配权限是不可能的。

所以我猜这一轮的胜负不会在 benchmark 上分出来，而是在「谁能把身份、权限、账单做成产品的一部分」上分出来。做成了，你卖的是席位，客户买的是编制；做不成，你卖的还是 token，客户买的是消耗品。

后者的生意也不小。但前者才是这一轮所有人都在抢的位置。

参考资料

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