Meta 的靈感 Muse，只比「AI 點咖啡」高明一點點

原文作者：曉靜

原文編輯：徐青陽

原文來源：騰訊科技

Muse 成了巨頭 Meta 的「靈感女神」，靠一己之力，把巨頭 Meta 的股價拉升了 15%。

Meta 旗下智能體 Muse 9 月 8 日發布，至 9 月 18 日，登上美國蘋果 App Store 免費榜第一，連續三天佔據榜首。到 9 月 21 日，把 Meta 股價推向高潮，單日上漲 11.4%，增加約 1923 億美元市值。

它的熱度甚至傳導到了半導體行業，連 CPU 也成了市場追逐的對象，帶動 AMD 上漲 9.9%，市值首次越過 1 萬億美元。

對中國用戶來說，這一幕卻有些似曾相識。從「一句話點外賣」到跨應用比價、下單，過去一年，個人 Agent（能自主執行任務的 AI 智能體）已經演示過不少令人興奮的場景。甚至號稱天生就是 AI 個人助手的個人終端「豆包手機」也出現了，嘗試讓 AI 直接操作屏幕，替用戶在不同 App 之間完成任務。

很多人都喝過發布會上「AI 請客」的咖啡。

但現實的體驗還是赤裸裸地殘酷。發布會演示中流暢的連續操作，到了日常使用中，可能卡在登錄、支付或一次突然出現的彈窗上；銀行等應用的限制讓 AI 助手也完全繞不過去。

如今 Muse 帶著相似的產品承諾登場，甚至很快遭到 Amazon 封鎖。為什麼這些熟悉的能力和障礙，到了美國市場，又被賦予了如此大的想像空間？

圖：Meta 首席人工智能官 Alexandr Wang（汪滔）和 Muse，圖片由 AI 生成

讓人下載的理由，是「幫我找回錢」

Muse 於 9 月 8 日發布，隨後十天登頂。傳播中反覆出現的主角，是退款、閒置訂閱和保險帳單。Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 推動「MuseMoneyChallenge」（Muse 省錢挑戰），鼓勵分享省錢結果。外媒報道，一名創業者稱，Muse 幫他找到一年便宜 3500 美元的車險方案；但是，同時，報道也提醒，這裡面的許多分享其實來自 Meta 員工。

但是這類案例給了用戶可以做嘗試的理由：檢查有沒有白交的錢。對於不關心 AI 的人，節省金額比一串模型的 benchmark 成績更容易理解，也更適合轉發。

Muse 的產品傳播還在解決另一個障礙：用戶不知道該交給 AI 什麼任務。Muse 設計團隊披露，早期測試中，功能太多反而讓人無從下手，於是他們加入了根據目標和對話主動生成建議的設計。科技記者 Alex Heath 也在公開帖文中肯定 Ideas 和 Feed 頁面，因為它們會提出自己想不到的任務。

沃頓商學院教授 Ethan Mollick 的評價是：其他 AI 實驗室的系統已經能完成類似事情，Muse 的專注設計讓普通人更容易上手；Meta 同時投入了大量免費算力支持體驗。

C 端的玩法，顯然 Meta 更擅長，給用戶提供直白的吸引力「主打省錢」，功能設計上讓用戶簡單上手，入口是最熟悉的 whatsapp，更重要的是還有不花錢的 token 可以揮霍。用戶可以先免費試用 Muse，也能像給聯繫人發消息一樣，在 WhatsApp 裡讓它處理任務，降低了嘗試和使用的門檻。

省錢案例、任務建議和熟悉的入口，構成了這輪傳播的幾個值得關注的環節。而且，省錢故事提供了傳播導火索，傳導到榜單的表現上又成為投資者重新評估 Meta 的信號。

技術的新意，究竟落在哪裡？

那麼，Muse 究竟有沒有技術上的新意呢？

模型負責理解要求、安排步驟，再調用瀏覽器等工具打開網頁、填寫表單。這台電腦運行在 Meta 的服務器上，因此用戶關掉手機應用，任務仍可繼續。Meta 通過虛擬機技術，為每位用戶劃出獨立的運行空間，保存個人數據和任務進度。Computer Use（電腦操作能力）可以讓 AI 能夠使用這台電腦上的軟件。

Muse 的「雲端電腦」已經有先例。根據 OpenAI 官方文檔明確，ChatGPT Work 運行在基於虛擬機的沙盒中，執行狀態關聯用戶，環境可跨任務復用，也可在保留部分狀態後更換。其雲端瀏覽器在用戶關閉電腦後仍能繼續工作。GPT-6 還可以編寫代碼操作瀏覽器與桌面，配合插件完成任務。

但是 Muse 的工程特點，是圍繞個人數據劃定權限邊界。按 Meta 披露，每位用戶擁有 Muse Secure VM（Muse 安全虛擬機），作為個人數據的主要存儲位置。執行程序和工具被放進虛擬機內部的受限容器，賬戶憑據、安全檢查及持久狀態分別管理；模型推理通過接口調用外部基礎設施，並非整個大模型都裝在個人虛擬機裡。

我們可以把它理解為一個分區的工作間，Agent 能在操作區讀文件、運行程序，賬戶憑據由另一處保管，連接器動作和網絡訪問還要經過 Sentinel（權限審核智能體）。這樣設計，是為了讓處理陌生網頁的程序即使受到誤導，也難以直接拿到全部權限。但是，實際安全效果仍需測試驗證。

這樣設計的工程價值，在於將執行能力與授權邊界一同組織起來：服務已有接口時調用連接器，沒有合適接口時嘗試瀏覽器操作。接口需要合作接入，界面操作則要應對頁面變化與驗證。

這套設計服務於持續委託，保留進度，按時間或相關事件繼續處理事務，在關鍵動作前請求授權。獨立虛擬機、容器和權限審核都有既有技術基礎；目前頁還無法證明 Muse 的整套方案領先所有競爭者。

圖：Muse 安全架構示意圖。每位用戶擁有獨立的雲端虛擬機；任務執行程序與賬戶憑據、持久數據分開管理，Sentinel 負責審核對外訪問及連接器操作。

國內很早就做過類似形態的產品嘗試，2025 年的 AutoGLM 2.0 同時提供雲手機、雲電腦，覆蓋移動應用、網頁與辦公任務；豆包手機直接買點就是「AI 原生手機」，可以操作用戶手機裡的 app；千問 app 利用阿里本身的生態優勢，將點單、支付等服務通過合作接口接入，減少逐屏點擊。

界面操作與接口調用可以結合，任務也能在本機或雲端執行。AutoGLM 的「雲電腦」指供 AI 操作的環境，Muse 的「獨立 Linux 虛擬機」主要描述它怎樣為用戶劃分運行空間，兩者處在不同的比較層面。

Muse 說明，部分 AI 手機體驗可以通過現有手機和雲端服務交付；要調用手機裡的應用、相機和系統權限，仍需設備端支持與用戶授權。

看起來，Muse 本質還是那個國內用戶熟知的，擅長表演點咖啡的 AI 助手。只是，這個 AI 助手在國內，暫時沒有辦法點燃用戶和資本的興奮點了。

換一種思路，不止點咖啡

Muse 面向個人，當前主推生活管理，但它也能生成文檔和網頁。「個人用戶」和「生活任務」並非同一個概念，一個人的助手完全可以同時處理家庭與工作。

中國也沒有放棄生活 Agent。阿里披露，千問春節期間促成近 2 億筆訂單；活動伴隨 30 億元激勵，訂單量不能單獨證明自然需求與盈利。與此同時，豆包在 6 月推出面向複雜辦公的專業版，連續包月 68 元起，騰訊推出 WorkBuddy 企業版。國內在並行探索生活與辦公場景，只是辦公場景的風口更大。

辦公更容易「收費」，整理一批表格、完成調研，節省的勞動可以與省掉的交付時間做比較。但是點一杯奶茶原本只需幾次點擊，AI 帶來的增量便利有限，出錯後接手反而增加麻煩。對服務平台而言，這類任務仍可能通過訂單轉化產生價值。

Muse 在場景的選擇上更聰明，比如取消忘記的訂閱、比較續保報價、追蹤退款、協調家庭日程。這些事頻率未必高，但是能省錢、省時間和省心，潛力在於替用戶處理長期拖延的事務，避免漏掉截止時間。

Muse 設計者舉過一個親身案例：助手整理孩子開學郵件與學校網站時，發現一項體育選拔報名即將截止，及時提醒了她。

反觀國內的生活服務已有不少便捷流程，這可能壓低常規點單的增量價值。但保險續費、App 訂閱、售後申訴、照護協調這些價值，仍然值得去驗證。

圖：Muse 運行的官方演示視頻

這門生意真的成立了嗎？

Stratechery 創始人 Ben Thompson 在 9 月 21 日表示，Muse 是他試過最容易上手的個人 Agent。它使用的 Muse Spark 1.3 尚未達到最前沿模型水平，卻已能支撐很好的產品體驗。在他看來，用戶一旦把賬戶信息交給助手，並讓它參與日常事務，更換產品的成本就會提高。

Meta 同時也研發基礎模型。這輪熱度更直接地反映了市場對模型+應用消費應用前景的重新估值，當模型能力達到可用水平後，Meta 能否憑藉產品體驗和分發渠道，讓用戶持續委託任務，並從中獲得收入。Truist 分析師預測，Muse 到 2030 年可為 Meta 帶來 285 億美元增量收入。

Oppenheimer 分析師 Jason Helfstein 維持中性判斷：付費人群可能已有 ChatGPT 或 Gemini 訂閱，信任也是門檻，需要約 1.15 億付費用戶，才能顯著影響 Meta 盈利；模型採用每月 20 美元和 80%增量營業利潤率假設。免費算力越多，利潤假設就越難達到。

但這也從側面解釋了行情為何能外溢：市場在重估消費 Agent 的規模。CPU 和內存同樣受這種預期影響。模型推理之外，瀏覽器、代碼和調度需要 CPU（中央處理器）；維持運行中的程序需要 DRAM（服務器運行內存）。並發任務越多，兩類負載可能越大。

用戶沒有任務時，Meta 可以暫停雲端虛擬機，把任務進度保存到硬盤；收到新任務後再恢復。因此，「每人一台虛擬機」不意味着每人全天佔用固定的 CPU 和內存。Muse 的熱度讓投資者預期更多人會使用這類服務，但實際需要採購多少芯片，還取決於有多少任務同時運行、每項任務要運行多久。

Muse 還是沒有解決根本難題

Muse 把用戶的數據和執行環境放進專屬雲端虛擬機，但是用戶敢不敢真的讓它長期接觸郵件、訂單和支付信息？據外媒報道，內部測試中的 Muse 曾在監測票務約 15 分鐘後停止刷新，也出現過私人數據暴露問題。Meta 確認，曾為提高安全性推遲了原定 4 月的發布。

即使用戶願意授權，Agent 也未必能進入所有服務。9 月 21 日，Amazon 阻止 Muse 代用戶瀏覽和購買商品，理由是這種訪問和交易未經許可。豆包手機此前也因登錄和風控問題，被迫下暫停金融類 App 操作。兩者的產品路徑不同，還是遇到同樣的難題，用戶的授權不能替代平台的許可，平台依然有能力決定 Agent 能否進入自己的服務。

圖：9 月 21 日，用戶 Jonathan Wegener 分享了 Muse 訪問 Amazon 時遇到的提示：Amazon 稱，未經授權的 AI Agent 繼續訪問網站違反其使用條款。

每個強勢平台，守住這道門的動機很強，Agent 如果替用戶挑選商品、完成交易，平台可能失去用戶瀏覽頁面時帶來的廣告收入和推薦機會。Shopify 選擇接入 Muse，Amazon 毫不猶豫地選擇阻止，平台的立場是很難啃的骨頭。

另外，高盛研究負責人 Eric Sheridan 預計，消費 Agent 未來可能依靠廣告和訂閱變現；但如果助手收取推廣費，用戶也需要知道推薦結果是否受到了影響。消費類 Agent，很難像辦公場景的 Agent 一樣，能夠清晰的付費訂閱動力。如果還是走廣告、推薦的老路，又難免動到別人的蛋糕。向誰收錢，怎麼收錢，收錢之後怎麼分成，這依然是一道難題。

9 月 22 日，Meta 股價收跌 0.63%，截止發文，盤後又上漲了 0.6%，市場從興奮開始逐漸進入冷靜期。嘗鮮之後的 Muse，下面可能要看看用戶留存了。

不過，Meta Connect 大會馬上就要舉辦了，據外媒猜測，這個過去以硬件為主角的大會，也許會更新更多關於 Muse 的信息。可以期待一下，Muse 究竟有沒有真正的新意。