Today:一个会记住你、主动帮你推进事情的 AI 助理
Today 是一款定位个人记忆、主动提醒与任务执行的 AI 助理。它通过持续记忆人物、项目、偏好和承诺构建上下文,支持基于日程/邮件/聊天的主动简报与提醒,并具备工具调用、网页浏览、文件处理等执行能力。所有操作需用户明确确认,国内版强调第三方授权与数据隔离,基础版永久免费,新用户可获 1 亿 Tokens 及 1 个月 Pro 权益。
从记住你的事开始
当邮件、日程和待办散在不同应用里,个人 AI 助理能帮到哪一步?从记忆、主动提醒到后台任务,一起看懂 Today 的产品思路与使用边界。
长期项目里,背景往往比单次问题更复杂。你习惯怎样写作?这份方案什么时候交?哪些人参与了项目?上次讨论已经做出了什么决定?这些信息如果每次都要重新交代,协作就很难轻松起来。
按照官方说明,Today 会把人物、项目、偏好和承诺等信息整理成持续的记忆。用户可以查看、修改或删除其中的事实,让后续帮助建立在可管理的上下文上。官方记忆说明
我在准备一份周五要交的产品方案,偏好简洁、具体的表达。请记住项目背景,接下来帮我持续梳理资料和待办。
这是一种适合尝试的任务表达。真正需要观察的是,几天之后,它还能不能准确接上这个项目,以及你纠正信息后,后续工作有没有相应调整。

打开应用时,先看看今天值得关注什么
有时候,让人疲惫的不是任务本身,而是不断检查有没有遗漏。
Today 的另一条产品主线是主动协助:基于你选择分享的信息,提供个人简报、及时更新和后续提醒。它的应用商店介绍也列出了定时任务与后台任务等能力。官方应用介绍
这类功能是否有价值,要看提醒能否帮助你做决定。例如,发现期限临近之后,它能否帮你梳理还缺什么;看到安排变化之后,建议是否符合你的真实情况。提醒的准确度、时机和频率,都比消息数量更值得关注。
从交代一件事,到拿到一份结果
Today 的官网介绍了工具调用、浏览网页、文件处理和云端电脑等执行能力。一个请求可以被拆成多个步骤,再由工具完成相应工作。官方执行能力介绍
你可以先尝试交给它一件范围明确的事:
帮我搜集这个主题的公开资料,按来源整理要点,做成一份可阅读的简报。缺少的信息请单独列出。
这样的任务有明确的交付标准:资料从哪里来,内容是否准确,结果能不能直接使用。
如果需要处理邮件、日历或其他服务,还要看当前版本支持哪些连接器,以及你授予了什么权限。支持的应用、可用操作和使用额度,应以实际账户页面为准。国内服务协议也明确说明,不同终端、账号和版本可能存在差异。国内版服务协议

越了解你的助理,越需要清楚的边界
个人 AI 助理接触的信息越多,就越需要让用户看清它知道什么、能做什么。
按照官方产品说明,Today 发送邮件、调整日历事件或向别人发消息,需要用户明确确认。它可以先准备好建议和草稿,再让你判断下一步。官方确认机制说明
隐私方面,国内版政策说明,连接第三方服务需要授权,响应请求时,必要内容和上下文可能交给模型推理、云计算等服务商处理。除非另行说明并取得同意,不会用可识别你的用户内容训练面向公众的基础模型。国内版隐私政策
这些说明有助于理解数据如何流动。开始体验时,可以先用普通资料和一个小任务,熟悉记忆与任务记录,再按需要连接其他服务。

想体验,可以先从一个本周任务开始
截至本文核对时,国内官网写明:基础版永久免费,新用户注册可领取 1 亿 Tokens,并享有 1 个月 Pro 权益。具体领取条件、额度和付费方案,以账户页面及购买前说明为准。国内官网、收费条款
Token 是模型处理内容的计量单位,不能直接换算成可完成的任务数。
有兴趣的话,可以从 Today 官方下载页 查看适合自己设备的版本。先选一件需要跟进几天的事:一份方案、一组资料,或者本周的工作安排。
随后关注三个问题:
- 它记住的信息是否准确?
- 它主动提供的帮助是否有用?
- 它交付的结果是否能让事情向前推进?
个人 AI 助理的价值,会体现在这些具体的小事里。它能不能让你少找一次资料、少漏一件待办、少重复解释一次背景,才是日常使用时最有说服力的答案。
JOTO 企业落地观察
- Today 将记忆建模为可查看、修改、删除的事实集合,这对企业智能体工程中的状态管理提出新要求:团队需在知识图谱设计阶段即预设人工干预入口,避免‘黑箱记忆’导致后续决策不可追溯。
- 其所有外部动作(发邮件、调日历)均强制用户确认,说明在企业RAG知识工程中,任何涉及真实业务系统的写操作都必须嵌入不可绕过的审批节点,不能依赖模型自信度阈值自动放行。
- 国内版隐私政策明确区分‘必要上下文外传’与‘基础模型训练’,提示企业在构建AI安全治理体系时,应将数据流向拆解为‘推理链路’和‘学习链路’两条独立管道,并分别设定访问控制策略。
- Token仅作为计算资源计量单位而不绑定任务产出,意味着企业部署类似系统时,需放弃‘一指令一结果’的线性预期,转而设计带兜底机制的渐进式工作流,例如先生成草案、再人工修订、最后触发执行。
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