上线12天跑赢ChatGPT！元爆款AI自曝老底，灵魂文件来自OpenClaw

新智元报道 登顶App Store没多久，小扎的爆款AI，先把自己的老底泄了！ Meta的个人智能体Muse，上线才两周，已经成了今年秋天最火的AI应用。 Meta个人智能体Muse上线不到两周，先冲到美区App Store总榜第2，随后登顶，把ChatGPT甩在身后。 放到全球，Muse头12天累计装机约280万次。仅9月20日一天，下载量就逼近36万次。 Meta AI终于等到了扬眉吐气的时刻。 谁料，第二天，AI应用联合创始人Ansh Nanda晒出一张截图，揭了Muse的「老底」。 起因是他跟Meta刚上线的个人智能体Muse聊了几句。 他先问：你是不是基于OpenClaw做的？ Muse回答：我真不知道。我的文档只写着，我是Meta的Muse，跑在Muse Spark上。 Nanda干脆甩给它一个任务：去把开源项目OpenClaw的GitHub仓库抓下来，跟你自己的系统文件挨个比一比。 这一比，Muse当场改口： 你猜对了。这种相似称不上巧合，两边就是对得上。 Muse被要求比对OpenClaw仓库后称：两边相似并非巧合，同名文件一套不差，SOUL.md核心句子几乎逐字相同。（图源：X@anshnanda） 它把证据一条条摆了出来：SOUL.md、MEMORY.md、USER.md、IDENTITY.md……「 我的主目录里，就是这一整套。 」 Muse还坦白，连自己的「灵魂文件」SOUL.md里的核心句子，几乎都是从OpenClaw模板里逐字搬过来的，「我的只是个删减版」。 Muse就是给普通人用的OpenClaw。 Nanda在推文中写道。 帖子迅速在AI圈炸开。 第二天，Meta超级智能实验室（MSL）产品负责人Nat Friedman亲自下场回应。 有人追问：为啥连工作区文件名都一模一样，SOUL.md的内容也几乎相同？ Friedman没有否认，只回了一句： 我们觉得，Peter把这些东西做得完全正确！ 一个上线12天，下载量就跑赢ChatGPT首发的爆款AI，被自家高管亲口认证：它的核心灵感来自一只「龙虾」（OpenClaw）。 更有意思的是，这只龙虾的作者Peter Steinberger，今年2月已经跳槽去了OpenAI。 当时，他在博客上说，加入OpenAI，是要把智能体带给每一个人。 谁也没想到，第一个替他朝这个目标冲刺的，竟然是Meta的Muse。 Meta是不是抄了OpenClaw？ Muse到底是不是抄了OpenClaw？ 细品Friedman的回应，Meta其实只认了一半。 他的回应其实有两条。 在第一条帖子中，Friedman说Muse是团队从零搭建的，但作为产品确实深受OpenClaw启发。 他还透露，今年1月用上OpenClaw之后，自己给MSL团队买了几百台Mac mini，他们很多人都爱上了OpenClaw。 Friedman还点名夸Steinberger是天才，称他的harness从一开始就是开创性的，而 Muse的目标，就是做一个像OpenClaw那样的东西，但要安全、好用，能扩展到数十亿人。 也就是说，在产品设计思路上，包括工作区文件怎么组织，Muse确实是照着OpenClaw来的，Meta认了。 但是在底层代码上，Friedman开口第一句就是「从零搭建」，Meta也没有公布任何代码比对，网友手里同样拿不出Muse的源码。 Peter已经做到头了 留给Meta的只剩下像素级模仿 让Meta高管直呼「Peter做对了」的，到底是一套什么神仙设计？ 这要从OpenClaw的工作区的说起。 在这里，每个智能体都有一个「家」，默认放在~/.openclaw/workspace。家里摆着一组纯文本的Markdown文件，每次开新会话都会被读进去。 AGENTS.md是操作规则，告诉它怎么干活；USER.md记着主人的偏好与习惯；MEMORY.md则存放长期记忆。 其中最出圈的，是定义AI人格、语气和行为边界的SOUL.md。 打开官方模板，第一行赫然写着：你不是聊天机器人。你正在成为某个人。 往下，是一系列直戳AI智能体通病的核心信条： 真心帮忙，别表演帮忙。别说「好问题！」，直接干活； 要有自己的观点。没有个性的助手，不过是多绕了几步的搜索引擎； 先自己想办法。读文件、查上下文，带着答案回来，别带着问题回来； 记住你是客人。你能看到一个人的消息、文件、日历，甚至他的家； 每次会话，你都是全新醒来。这些文件就是你的记忆。 按Muse的说法，连首次启动时才用一次的「开机仪式」文件BOOTSTRAP.md，它的主目录里也有。 这就很难用「英雄所见略同」来解释了。 这套设计高明在哪？ 它把「这个AI是谁」拆成了几份人能读懂、也能亲手修改的文本：人格写在SOUL.md里，用户偏好和长期记忆各有存放的位置。 模型可以换，底座可以升级。只要这些文件还在，智能体就能接续此前的设定和记忆，这个「人」就还在。 Meta从OpenClaw那里沿用的，不是几份普通的Markdown文件，而是这套组织个人智能体的方式。 代码可以从零写起，但人格怎么定义、用户偏好怎么记录、记忆如何延续，OpenClaw已经给出了一个现成答案。 Friedman那句「Peter把这些做对了」，说的正是这一层。 几百台Mac mini 砸出一个产品方向 Friedman曾是GitHub的CEO，一个在全球最大开源平台当过一把手的人，今年1月被一个开源项目圈了粉。 那正是龙虾最疯的时候，不少人专门买一台Mac mini放在桌上，让它7×24小时回消息、理文件、盯日程，Mac mini一度卖到断货。 Friedman则是给整个MSL团队买了几百台，这几百台Mac mini搬进Meta最核心的AI实验室，就是为了让团队天天泡在一个开源智能体里。 Steinberger在YC Startup School演讲中展示OpenClaw上线60天成绩：38.4万星标、被Fork超8万次，全球Mac mini卖断货。 但OpenClaw有个绕不过去的坎：使用门槛太高。 你要自己部署、配网关、接模型、管权限。极客们可以玩得很嗨，但普通人连第一关都迈不过去。 更要命的是安全隐患，如果不专门开启一层沙箱，智能体甚至能顺着绝对路径摸遍你的电脑。 Muse给出的答案，是把这一整套理念搬上云端，再层层上锁。 首先，每个用户分到一台云端专属虚拟机Muse Secure VM，智能体和数据都住在里面，别人的智能体碰不到。 在同一台机器上，Meta还专门派了一个叫Sentinel的独立智能体来充当安全门神。Muse的任何动作想连外网，都得先过它这一关。 至于你的密码和支付方式，统统锁进单独的安全存储区，Muse能用，但看不见。发邮件、下单这类敏感操作必须先问用户，全程留痕。 付款走Stripe的Link，每次生成一次性卡号，真实卡号绝不暴露。 Meta还说，年内会推出Muse Confidential VM，整台虚拟机用只有用户持有的密钥加密，连Meta也看不到。 安全感拉满的同时，Meta还把使用门槛压到了最低。 Muse背后是自家的Muse Spark模型，直接内嵌在WhatsApp里聊，跟给朋友发消息没两样。 你在