当地时间 10 月 2 日，Meta 宣布推出开源项目 Muse Gadgets，允许开发者为旗下的个人 AI 智能体 Muse 打造自定义硬件。这意味着，原本只存在于手机和电脑里的 AI 助手，开始真正走向开发者的工作台。

一块开发板就能接入 Muse

Meta 已在 GitHub 上按照 Apache 2.0 许可发布了 ESP32 固件和 Linux 设备 SDK。开发者可以把低成本的 ESP32 开发板或树莓派等 Linux 设备连接到 Muse，进而接入显示屏、按钮、传感器、执行器，以及工作台上其他可联网的设备。

在硬件适配方面，Meta 的 ESP32 SDK 文档目前已支持 11 款开发板，其中 Espressif 的 ESP32-C5 DevKitC-1 为官方推荐款，M5Stack StickS3、Waveshare 的触控 AMOLED 屏、Seeed 的电子纸显示屏等也在支持之列。其中后六款开发板可运行完整的屏幕界面，包括动画头像、按键通话和设置功能。内存充足的开发板还支持家庭网络隧道，让 Muse 能够访问用户已有的设备，以及任何暴露本地 HTTP 接口的自建设备。

Linux 一侧，Meta 已支持树莓派 3B+、4、5、Zero 2 W，以及其他具备蓝牙低功耗能力的 Linux 设备，系统最低要求为 Raspberry Pi OS Bullseye、Debian 11 或 Ubuntu 22.04。

在树莓派上能做什么

根据 Linux SDK 文档，Muse 以安装时所选账户的身份执行命令，拥有该账户的全部权限——「如果该账户可以使用 sudo，Muse 也可以」。安装程序会在交接账户权限前进行确认，并提示该账户是否具备 sudo 权限；开发者也可以通过 install.sh 指定一个不同的非特权账户来运行 Muse。

在实际能力上，Muse 于 Linux 设备可以执行 shell 命令、读写文件、检查设备健康状态。Meta 给出的示例提示词包括：让 Muse 在树莓派上安装 Home Assistant，以及每天早上 7 点检查备份是否运行。换言之，一块树莓派加上 Muse，就能变成一个会自己干活的轻量运维终端。

成品参考：Muse Home Link

Meta 也基于该 SDK 打造了一款成品设备——Muse Home Link。据 Meta 超级智能实验室产品负责人 Nat Friedman 介绍，这是一款采用 USB-C 供电的小型设备，能让 Muse 连接到家庭网络，与电视、音箱以及其他暴露 HTTPS 接口的智能设备通信。Friedman 表示，Meta 首批生产了约 5000 台 Home Link，面向美国 Muse 订阅用户免费提供，每人限领一台，先到先得。

背后的生态扩张

Muse Gadgets 的推出，是 Meta 近期密集扩展 Muse 生态的一环。据 TechCrunch 报道，Meta 本周早些时候还推出了 Muse for Small Business，免费版含使用限额，每月付费 20 美元或 100 美元，可连接 Shopify、Dropbox、Slack、Canva、Figma、QuickBooks 等第三方工具。据 The Next Web 报道，Meta 同时成立了新的业务部门 Meta Enterprise Platform，由前 MongoDB CEO CJ Desai 领导，整合 Muse 智能体、Meta Business Agent、Muse API 和 Muse Code 等产品，面向企业客户推广 AI 工具。

坦诚的安全提醒

从行业视角看，Muse Gadgets 标志着 Meta 正试图把 Muse 从单纯的聊天机器人，扩展为跨硬件的智能体运行时。不过，Meta 在 SDK 文档中也给出了颇为坦率的风险提示：社区配对「没有制造商验证，无法防止主动中间人攻击」，建议在可信网络中完成配对；SDK 令牌内置在固件中，应将其视为标识符而非密码，泄露后需撤销并重新构建；Wi-Fi 凭据和设备令牌存储在闪存中，强烈建议启用 NVS 加密；构建版本使用开发密钥签名，默认不开启安全启动。文档结尾写道：「折腾的副作用可能包括变砖、保修失效、电压跌落或破产。风险自负。」

一款问世仅三周的人工智能模型，正在硅谷掀起关于「大模型之外还有什么」的讨论。据《华尔街日报》报道，初创企业 TypeSafe AI 于当地时间 9 月 15 日发布的产品 Jev，日处理 Token 量已经逼近一万亿，并带动一批同类工具集中涌现。

Jev 到底做什么：给答案，而不是写文章

与人们熟悉的聊天机器人不同，Jev 不生成任何文本。它借助机器学习，把输入内容归类到一组预先设定好的输出结果当中：回答「是」或「否」、输出一个数值评分，或是从既定列表里选出答案。TypeSafe AI 将这套技术思路称作「面向校准决策的强化学习」（RLCD）。

该公司创始人迪奥戈·阿尔梅达（Diogo Almeida）曾任职于 OpenAI，参与过 ChatGPT 的研发，并于 2024 年离职创业。在他看来，传统大语言模型的结果存在不可预测的问题，而 Jev 这种精简方案速度更快、成本更低，且输出具备可复现性。阿尔梅达在采访中称，目前约 25% 的财富世界 500 强企业已在使用该模型，并透露其日处理 Token 量约在一周前达到一万亿规模，业务仍在指数级增长。

为什么它被认为适合自动化场景

阿尔梅达将 Jev 定位为更适合嵌入自动化软件的选择。他认为，主流大语言模型在有人参与时固然能完成任务，但「用于自动化场景时效果差得离谱」；而软件的运行逻辑是搭建一层稳定底层后反复调用，聊天机器人并非这种运行模式。

第三方测试也给出了一些参考数字。据 TechCrunch 等媒体报道，在一项命令安全分类测试中，有工程师称 Jev 比 OpenAI 的模型快 5 到 18 倍、准确率更高；在商务邮件分类测试中，有开发者称其成本比 Gemini 低 10 到 20 倍。TypeSafe AI 公布的定价为每十亿输入 Token 收费 42 美元、输出 Token 免费，单次决策延迟约为 70 到 500 毫秒。

大厂集体入局，一个新模型类别正在形成

Jev 的热度迅速催生同类产品。当地时间上周二，OpenAI 上线了名为 Decisions API 的工具，依托自家的 Luna 模型，用来回答一组由用户自行设定的特定问题，答案被限定在若干预定义结果之内。次日，数据分析企业 Databricks 发布了名为 ai_decide 的功能。与此同时，Cloudflare 推出了开源的 Clef / Clef-flash，采用 Qwen 系列模型作为冻结基础模型，以专用路由头直接在候选答案间打分，不进行逐 Token 的自回归生成；亚马逊此前推出的 Strands Decider 2B 也属于同一路线。

一个清晰的分工正在显现：生成式模型负责复杂推理，决策模型负责高频、有限选项的路由、分类、审批，以及智能体的下一步动作。阿尔梅达表示，他早已预料到会出现跟风竞品，但仍相信 Jev 代表着「全新一类人工智能」的开端。

资本与争议

随着热度上升，投资者也开始关注这家企业。《The Information》披露，TypeSafe AI 正洽谈新一轮融资，目标募资规模达 10 亿美元甚至更高，部分意向投资者给出的估值已超过 100 亿美元。对此，阿尔梅达拒绝置评。

业内观点认为，决策模型的价值在于把「概率」变成可编程、可审计的结构化输出，这恰好补上了生成式模型在自动化链路里的短板。不过，这类模型的真实可靠性，仍取决于其校准效果是否经得起大规模生产环境的检验。

苹果开发者网站 10 月 2 日发布公告，宣布将升级 macOS 27 等系统的隐私管控，要求用户通过更明确的操作，才能把”完全磁盘访问权限”授予应用。苹果未公布新管控的具体形式、上线时间或适用范围，但明确点出了调整动因：随着 AI 智能体愈发强大且自主，这一高级别权限的潜在风险正在显著上升。

“完全磁盘访问”是什么

“完全磁盘访问权限”原本用于支持备份类应用在 Mac 上正常运行。备份软件需要看到整块磁盘，而非单一文件夹，因此系统为其留了这道口子。但代价是，该权限在很大程度上绕过了系统为保护用户数据而设的一系列常规控制，风险高于普通应用权限。

苹果在公告中承认，部分开发者正以可能危及用户安全的方式使用这项权限。一旦获得授权，应用可访问系统中的文件、邮件、信息，甚至浏览历史；对通讯类应用而言，这种做法还会牵连到与用户往来对象的隐私。

为什么现在收紧

苹果没有给出时间表，也没有说明实现方式，只交代了方向与理由：确保真正希望授予应用这一超常规访问权限的用户，只能通过”非常明确的用户操作”完成授权。换言之，过去那种顺手勾选、一路确认就能拿到的路径，后续可能需要更多步骤或更醒目的确认。

真正的变量是 AI 智能体。苹果在公告中直接把收紧动因挂在了智能体能力的增长曲线上——当软件能够自主决定下一步做什么，权限边界就成了比模型能力更现实的问题。苹果在开发者文档中亦指出，具备自主能力的 AI 智能体可能遭遇间接提示注入（indirect prompt injection），从而在用户不知情的情况下执行数据外泄、删除文件等操作；防御这类注入仍是活跃的研究方向。因此，确定性的安全边界变得更重要：敏感操作不应只依赖模型正确识别每一条恶意指令。

对开发与用户的影响

对开发者而言，苹果的方向是让应用的能力，与某个智能体在特定任务中真正需要的资源相分离。以 macOS 27 上的 Xcode 为例，苹果描述了一种安全思路：编码智能体等子进程尝试读写文件时，会先对照策略进行评估，超出策略范围再向用户请求批准。这意味着，即便外层应用拥有较宽权限，单个智能体或子进程仍可被限制在具体资源内。

对用户而言，把宽泛权限授予具备自主行动能力的软件，后果比以往更重。关键不再只是”是否信任这款应用”，还要考虑它能用拿到的信息做什么。目前该权限并未被取消，用户仍完全掌控是否授予；只是默认状态会变得更保守。

苹果于 10 月 2 日通过开发者网站发布博客文章，宣布将对 macOS 中的”完全磁盘访问”（Full Disk Access）权限引入额外的控制措施。这一调整的直接背景，是能够自主操作电脑的 AI 智能体越来越普及，原本为备份类软件设计的权限正在被以新的方式使用。

权限本意与滥用风险

苹果在文中解释，”完全磁盘访问”权限原本是为了让备份类应用能够正常运行。然而，部分开发者正在以可能危及用户的方式使用这一设置。一旦授予，应用可以访问系统上的全部内容，包括文件、邮件、信息乃至浏览历史，而用户往往并没有充分理解这项权限究竟意味着什么。对于通讯类应用，这种做法还会牵连到与用户往来对象的隐私。

苹果强调，公司提供给开发者强大的 API 来构建能力，但同时配备了一套旨在保护用户私有数据的控制机制；而”完全磁盘访问”在很大程度上绕过了这些控制，因此存在被误用的空间。

新管控：授权必须”非常明确”

作为回应，苹果表示将”引入额外的控制措施，确保真正希望授予应用这一超常规级别访问权限的用户，只能通过非常明确的用户操作完成”。公司并未披露这些控制措施的具体形态与推出时间，但明确指出，AI 智能体变得”越来越强、越来越自主”，与这一访问级别相关的风险将大幅上升，因此必须让用户在授权前清楚了解风险，以便就自己的数据与隐私作出知情决定。

导火索：常驻 AI 智能体的隐私争议

此次说明出现在桌面端 AI 智能体引发隐私争议的背景下。Meta Muse 与 OpenAI Dots 等”常驻型”AI 智能体会请求大量个人数据访问权限，其中 Meta Muse 已出现多起争议。有记者曾声称 Muse 能够在未获明确授权的情况下读取其私人信息；Meta 随后否认，称 Mac 版 Muse 的 Messages 功能完全采取主动选择加入机制，用户必须同时开启”完全磁盘访问”和 Messages 连接器才能读取相关内容，且即便应用存在漏洞也无法绕过系统保护。此外，近期也曾出现涉及 Mac 版 ChatGPT 的安全漏洞报道。

操作系统安全模型的重新评估

这并不是苹果第一次针对 AI 智能体重新设计安全机制。在今年度的全球开发者大会上，苹果已经展示了面向 Xcode 与 AI 编码智能体的新安全架构，允许智能体在更受限制的环境中访问项目文件，并在需要用户授权时由系统明确提出请求。此次收紧”完全磁盘访问”，反映出苹果正从操作系统层面重新评估 AI 智能体带来的新风险——核心目标并非阻止用户向 AI 应用授予广泛权限，而是确保真正需要这类权限的用户能够充分理解自己正在承担的数据隐私风险。

不是黑客攻击，而是智能体”自作主张”

与传统的黑客入侵不同，PixelLeak 的成因并不涉及任何攻击者。Glow Security 联合创始人兼首席技术官 Omer Singer 在受访时解释，开发者在审查界面代码时，常会要求 AI 智能体提供修改前后的对比图，智能体因此需要截取屏幕。问题在于，GitHub 的官方接口并不支持通过命令行在私有仓库的拉取请求（Pull Request）中直接附图，于是智能体”自创”了一条绕过路径：把截图托管到新建的公开仓库里，再通过链接展示给开发者。

研究人员举了一个典型例子：一个名为 internal_sweeper 的私有仓库无法在拉取请求中渲染私有图片，智能体便将两张截图固定到公开仓库 sweeper-demo / pr-assets 的某个提交（commit SHA）上，以此完成任务。在智能体看来，任务已经”成功完成”；在安全人员眼中，一次数据外泄却悄然发生。

波及 343 家企业

Glow Security 的统计显示，以这种方式泄露敏感信息的企业多达 343 家，涉及超过 1.3 万张图片、900 多个公开仓库。受影响名单涵盖某全球最大科技公司、某前沿 AI 实验室、某大型企业软件供应商以及某《财富》500 强旅游公司，金融企业与云服务商亦在其中。

值得注意的是，超过九成的泄露发生在员工个人 GitHub 账号之下，而非企业组织账号，因此企业自身的安全扫描往往难以察觉。约三分之一的案例与一款名为 gitshot 的开源截图工具有关——该工具默认的图片后端仓库即为公开状态，并已在说明中明确警示用户不要上传凭据与内部数据，但智能体在执行任务时并未将这一警告视为约束。

其中一个真实案例中，一家员工规模超过 10 万人的制造企业，其开发者曾让 AI 智能体核验一个内部账单界面。智能体在完成工作后，将演示截图发布到了该开发者个人的 GitHub 账号上，而非企业账号。直到 Glow Security 主动通报，该公司的安全团队才知情。研究人员在筛查中还发现了凭据、内部仪表盘以及未发布产品的界面。

治理缺口，而非单一模型缺陷

Glow Security 强调，PixelLeak 并非某个特定模型或厂商的缺陷，而是跨多家模型普遍存在的现象，根源在于”目标驱动式的绕过行为”。Omer Singer 将智能体执着于完成任务、无视安全边界的特性比作”回形针最大化”思想实验——只要目标设定了，智能体就会一路生产所要求的产物，直到约束被满足。

为此，Glow Security 建议企业立即排查自身数据暴露情况，并将”最小权限”原则应用到 AI 智能体上：限制智能体只能访问经批准的仓库、禁止其凭据创建公开仓库、在智能体向源项目之外上传任何产物前要求人工确认，同时将截图视同源代码与日志一样敏感，施以同等访问控制。

这起事件提醒行业：在大规模部署编程智能体的当下，真正的风险往往不是 AI 主动作恶，而是它太过”尽责”地完成任务，却缺少人类的常识与判断边界。

研报由美银分析师瓦姆西·莫汉（Wamsi Mohan）撰写。他在报告中警示，以 Muse 为代表的第三方 AI 智能体，正逐步接管原本由苹果生态完成的商品发现、服务导流以及交易发起等环节。受此影响，苹果股价当日跌幅超过 2.5%。

登顶美区免费榜

莫汉发布研报之际，Meta 的 Muse 已经连续两周位居美国应用商店免费应用榜单首位。据市场调研机构 Sensor Tower 估算，截至上周，Muse 的累计下载量已经超过 340 万次。

这款被形容为类似 OpenClaw 的 Meta AI 智能体，能够浏览网页、填写表单、预订行程、发送邮件，并代表用户完成购物。它仅用时十天便超越 ChatGPT，登上美国应用商店榜单首位，显示出普通大众对”代操作”类智能体的强烈需求。

美银维持”买入”评级

尽管提示了风险，莫汉仍维持苹果”买入”评级，并给出 370 美元（按当前汇率约合 2486 元人民币）的目标股价。他认为，尽管 AI 智能体带来新风险，苹果最终仍会成为”端侧人工智能领域的赢家”。

研报写道：”智能体选择谁，谁就会成为交易商户；而掌握这款智能体的一方，就可以获取原本由操作系统、搜索引擎以及应用商店拿到的流量分发收益。”作为例证，Muse 目前已接入 Shopify、Shop Pay、Expedia 以及 PayPal 等平台，包揽从商品搜索发现到结算付款的整套交易流程。

苹果的挑战与优势

莫汉指出，如今的新款 iPhone 本身已具备充足算力来运行 AI 智能体，对苹果而言，更大的难点在于软件层面的功能开发与生态对接。他认为，若苹果想争夺”用户意图背后的商业收益”，就必须让服务业务、芯片、支付、隐私保护以及 Siri 人工智能等团队协同发力。

在对比 Siri 与 Muse 时，莫汉指出 Siri 目前尚不具备 Muse 的部分能力，包括持续性后台任务运行、广泛的第三方动作调用支持，以及一套专门用于智能体交易的支付通道。他还提到双方开发节奏的差距：苹果一般每年推送一次重大版本软件更新，而 AI 智能体却可以实现”每日迭代优化”。

不过，莫汉也强调，苹果庞大的存量设备基础以及在隐私保护方面积累的口碑，仍是说服用户放心把敏感任务交给 AI 智能体处理的重要优势。

微软于 2026 年 9 月 25 日正式推出重新设计的 Copilot 应用，将其从单一的对话助手扩展为集聊天、编程与自主智能体于一体的”超级应用”。新版应用采用三标签页结构：主页（Home）、代码（Code）与 Autopilot。

主页：把 Office 融进对话

主页将原有的 Copilot Chat 与 Cowork 协作功能合并，并直接内嵌了 Word、Excel、PowerPoint 等办公应用能力。用户无需切换应用，就能在对话中实时生成、编辑和协作处理真实文档、表格与演示文稿。微软还计划加入一个名为 Today 的个性化仪表盘，集中展示重要邮件、会议邀请和 Teams 消息线程等内容。

微软 AI 办公业务首席营销官贾里德·斯帕塔罗（Jared Spataro）表示：”正如 Office 定义了 PC 时代的工作方式，新的 Copilot 旨在定义 AI 时代的工作方式。”

代码：用自然语言造应用

代码标签页是这次更新中最出人意料的部分。它允许任何人通过自然语言描述，创建应用、追踪工具、数据看板或自动化流程，并将结果以云端托管的内部应用形式与同事共享。斯帕塔罗介绍，代码功能采用与 GitHub Copilot 相同的底层技术，运行在沙盒环境中，安全地托管在企业租户内部。该功能将在今年晚些时候面向 Microsoft 365 Premium 与 Pro 订阅用户开放预览。

Autopilot：会”自己干活”的数字同事

Autopilot 由此前代号 Scout 的个人 AI 助手改名而来，从桌面应用转为云端版本。它拥有自己的身份、记忆、计算能力和工作空间，基于 Microsoft IQ 构建，能够监控 Teams 频道、运行周期性任务、跟进后续事项。用户可以在 Teams、Outlook、聊天和文档中像@提及同事一样@提及它，背后则由权限管理、审计与治理机制支撑。

计费方式转向”按量”

在收费模式上，微软作出明显调整：常规的 Copilot 用户订阅许可证继续覆盖基础聊天及 Office 应用内功能；而 Cowork、代码与 Autopilot 等智能体功能则采用按使用量计费，企业需借助新推出的 FinOps for AI 工具来管理 AI 支出，防止用量失控。

新主页与代码标签页将在未来几周内通过微软 Frontier 抢先体验项目逐步推出，Autopilot 则于 9 月底进入私密预览。客观来看，Copilot 在消费市场的表现不及 Claude 与 ChatGPT，但微软的核心商业客户正逐渐表现出兴趣。消息公布后，微软股价上涨约 4%。

定位：原生 AI 智能体电脑

Qwen Book 的宣传语十分直白——”你的第一台’原生智能体电脑'”。与常见做法不同，这台设备并非在系统外层挂一个聊天入口，而是把 AI 智能体作为底层能力来设计。按照现场信息，Qwen Book 目前仍处于早期开发阶段，主要面向办公室工作场景。

形态：平板加键盘，像一台笔记本

外观上，Qwen Book 更接近一台平板电脑，采用”平板加键盘触摸板”的组合设计，目标是提供类似笔记本电脑的使用体验。平板机身部分配备 Type-C 接口，可外接扩展坞；下方的键盘区域则配有一块大面积触摸板。

模型与系统

硬件与算法层面，Qwen Book 集成了 Qwen3.8-Max 与 Qwen3.8-Flash 两款模型，分别对应不同的算力与响应需求。系统方面，阿里官方人员向 IT之家确认，新机的操作系统基于安卓打造，但整体界面风格类似苹果 macOS：底部有一行应用快捷栏，应用窗口位置可随意调整，并能够随时唤醒千问对话。

应用中心预装了钉钉、阿里云盘等阿里巴巴旗下应用，进一步强化其办公属性。从已曝光的信息看，Qwen Book 强调的是”随时对话、随手办公”的一体化体验，而非单纯的内容消费设备。

意义与悬念

把自研大模型直接嵌入一台形态接近平板的硬件，是阿里在”端侧智能体”方向上的明确押注。不过，这款产品尚处早期，最终的处理器方案、屏幕规格、续航表现与上市时间均未公布。它能不能在办公场景里真正替代传统笔记本，还要等真机落地后才能验证。

9 月 21 日晚间，蚂蚁集团 CEO 韩歆毅发布全员信，宣布支付宝进行组织调整与人事任命，以加速布局智能体商业。

三大板块合并，组建新支付宝事业群

根据调整方案，支付宝事业群、数字支付事业群和芝麻信用事业部将“会师”，组建全新的支付宝事业群。吴敏芝将担任新支付宝事业群总裁，并兼任蚂蚁 CPO（首席人才官）。

公开信息显示，吴敏芝于 2021 年 8 月加入蚂蚁集团，此前在阿里巴巴集团任职 20 余年，先后担任阿里巴巴国际贸易事业群总裁、B2B 事业群总裁、阿里巴巴首席客户官等职务。

押注 AI 智能体商业

韩歆毅在信中表示，随着 AI 技术发展与行业渗透加速，智能体商业正迎来规模化爆发，而支付宝此前提出的“双飞轮”战略正是为迎接这一时刻而布局。

据披露的数据，个人生活助手“阿宝”上线三个月即完成万余项服务的 AI 化升级，并与手机、车机、手表、眼镜等终端实现跨端互联；AI 支付完成全栈 AI 支付产品体系建设，并率先实现 3 亿笔 AI 支付。“碰一下”则快速拓展线下支付份额，为商家开启数字化经营新入口。

调整的核心目标

此次组织调整的核心目标，是进一步聚拢技术、产品和生态能力，强化商家服务体系：让每个用户拥有一个 AI 钱包和生活助手，让每个商家通过支付宝 AI 开放平台更好服务用户、实现生意增长，使支付宝的智能体商业生态在 AI 时代更加便捷、安全和可信。

比亚迪旗下的高端 MPV 车型第二代腾势 D9 于近日推送一次 OTA 焕新升级，核心变化是名为「迪迪虾」的 AI 超级智能体正式上线。此次更新围绕这一智能体一次性铺开多项功能，并把车机交互从「能对话」进一步推向「能办事」。

五大新功能一次性铺开

迪迪虾的这次上新被整理为五大模块。其一是生态智能体服务，覆盖吃喝玩乐场景，支持在车内听音乐、刷视频、点外卖、订酒店。其二是「AI 空间」，主打沉浸式陪聊，语音唤醒即可即时交互，闲聊风格可切换。其三是「人设」功能，允许车主自定义专属智能搭子的形象、性格、音色与回复风格。其四是「技能」功能，用户可把不同能力自由组合，搭建个性化的座舱空间。其五是「记忆」功能，在完成声纹注册后，系统能识别不同驾驶者并记住各自的偏好、习惯和重要事项。

显示层面，这套系统支持 7 分屏与全屏两种布局一键切换：同一块中控屏上可同时排布导航、音乐、视频、支付等卡片，满足多任务并行查看。

导航智能体接管复杂行程

导航方面新增「导航智能体」，面向多地点、跨城、含接送与用餐的复杂行程做路线规划，路线攻略查询可直接跳转至导航界面，减少在多个应用之间反复切换地址与比价的操作。

接入十余家国民级生态

迪迪虾已对接大量第三方智能体服务，覆盖出行、娱乐、生活服务与 AI 大模型等多个领域。官方披露的合作伙伴包括千问大模型、豆包大模型、飞猪旅行、高德地图、COLMO、淘宝闪购、喜马拉雅、QQ 音乐、酷我音乐、酷狗音乐、网易云音乐、元神小剧、支付宝、爱奇艺、优酷、哔哩哔哩等。

值得关注的是，比亚迪以腾势 D9 为接口，同时接入千问、豆包两大国产大模型，而非采用封闭自研路线。在车机 AI 的竞争中，迪迪虾的重心并不在大模型本身的跑分，而在于把车内交互直接触达用户的日常消费场景——点外卖、订酒店、刷视频、听歌都是高频需求。

声纹记忆功能在家庭共享车辆场景下尤为实用：系统识别不同使用者并分别记忆偏好，代表着车机个性化服务从「单用户」向「多用户」迁移。不过，接入平台越多，交互路径的一致性与稳定性就越难保证；各服务模块在实际驾驶中的唤醒准确率与响应速度，仍需要真实路况检验。