Muse爆火，大厂急了

文 | 定焦One（dingjiaoone），作者 | 王璐，编辑 | 魏佳 Muse的挑战者，还在不断增加。 北京时间9月30日凌晨，OpenAI在开发者大会上发布了个人Agent产品Dots，每个Dot运行在独立云端电脑上，通过ChatGPT的插件生态接入4000多款应用，能在后台主动跟进任务，还能通过短信、Slack、Teams触达用户。 业界普遍把这看作是OpenAI对Meta的正面回应。三周前，Meta上线了个人AI智能体Muse，13天下载量超过250万，一度让Meta市值单日涨超1900亿美元。 国内的动作来得更快。9月22日，阿里在云栖大会上公布千问的Personal Agent规划；同一天，被视为最有条件做中国版Muse的腾讯，股价盘中一度涨超7%。字节也被曝正全力推进对标Muse的个人AI产品。大厂之外，恢复独立运营不到一个月的Manus在9月28日推出个人Agent应用Cue，而Muse“关掉程序任务照跑”的设计，正是借鉴了Manus。 有人称Muse是又一个“OpenClaw时刻”，也有人说它没什么技术突破，底层模型也称不上最强，但市场已经用下载量投了票。入口、支付、生态、执行能力，国内几家大厂手中各自有牌，谁最有可能做出中国版Muse？ 01. 上线三周，Muse证明了两件事 Muse到底是什么？你可以把它理解成一个住在云端的私人管家。你在聊天框里交代一句，它就在后台把事情跟下去，到点提醒你；要花钱、要碰隐私的时候，它会先来问你。 用户AidenInTech已经深度使用Muse一周，每天用它处理邮件。他最直接的感受是省事，可以不用下载App，在Meta旗下的社交软件里就能发指令，界面和iMessage差不多，几乎没有学习成本，而且提供免费版。与其他AI助手相比，Muse的回复简洁，不做长篇大论，很适合在手机上使用。 他现在给出的分工是，ChatGPT适合查询，Muse适合托付。事情交出去，不必全程盯着。 门槛低，数据就涨得快 。Sensor Tower数据显示，Muse于9月8日上线，13天全网下载量超250万。据第三方数据机构Apptopia估算，Muse在美移动端日活为64.2万，达到ChatGPT 23.1万（2023年上线初期）的近3倍。资本市场同样给出反应，9月21日，Meta股价单日上涨11.43%，市值涨超1900亿美元。 同行的反应更能说明问题。 OpenAI的Dots7x24h在线，还接入最新的GPT-6 Astra大模型，谷歌Gemini Spark、SpaceX的Grok Bot也在做类似的事情。 Meta自己也在加码，9月29日推出小企业版Muse for Small Business，接入Asana、Zoom、Slack等办公软件。按Meta的说法，约三分之一的早期用户已经用Muse连接了某种业务账号，个人Agent正在自己长进工作场景。 但Muse远没到好用的程度。 AidenInTech发现，Muse可以胜任短程、浅层的任务，一旦任务链条加深，失败率便明显上升。多模态能力也偏弱，生成的报告和文档质量较为基础。跨系统的复杂任务同样是短板，还有用户反映，涉及教育、医疗、交通等多个系统的协同任务，Muse频繁失败。 图源 / Muse官网 更大的阻力来自外部平台。9月20日起，亚马逊开始阻止Muse在其平台完成购物，理由是未经授权的AI智能体持续访问违反使用条例。也就是说，Muse目前没法替用户在亚马逊买东西。 不过，三周下来，Muse的火爆至少证明了两件事。 一是个人AI智能体存在 大量的 真实需求，250万下载、64万日活，是用户 自己 投的票。二是超级App的分发能力，决定了Agent产品早期获客成本的 下限 ， Apptopia显示，95%的Muse用户同时是Facebook用户，63%同时使用Instagram，Meta几乎没有为获客额外花钱。 方向被认可了，模式还没跑通。平台愿不愿意让AI代用户操作，亚马逊已经给出了第一个答案。 02.谁 离 中国版Muse 更近 ？ Muse目前仅在美国和加拿大开放，国内用户还用不上，但多家大厂都在加速布局类似产品。想知道谁离它最近，得先把Muse拆开看。 有从业者认为，Muse算不上技术突破。虚拟机、浏览器自动操作、账号授权、人工确认、长期记忆，都不是新技术；它的设计思路，甚至工作文件的组织方式，都参考了开源的OpenClaw。 资深Agent从业者赵江杰把Muse的架构拆成六层：模型、带终端和浏览器的云端Linux执行环境、连接器与Skills、记忆与主动循环。前四层是Manus、Claude Code等产品的通行做法，Meta真正下功夫的是后两层。 底层模型也不算最强。不止一位从业者提到，Muse背后的Muse Spark大模型，在部分纯编码测试上落后于Claude Opus 4.8和GPT-5.5。赵江杰打了个比方：做个人Agent，模型占3分，工程占7分，做编程Agent则相反。模型够用之后，体验好坏就看接入、授权、记忆和成本这些工程活。 所以Muse赢在产品层。产品层拆开，是四个问题。 第一，怎么替你把事办完。就好比你关掉手机，任务还在跑。 AI连续创业者祁瑞峰表示，Muse借鉴了Manus的设计理念，即使退出程序，任务依然执行， 其做法是给每位用户分配一套独立、可持续运行的云端环境， 把Manus偏向工程化的内部逻辑做了封装收敛，普通用户看到的只是一个好用的AI，复杂能力全部藏在系统底层。 这个“云端”还有一把锁。赵江杰解释，Meta对架构的定位，是一台机器上的两个隔离安全域，AI住在处理数据的区域，凭证和放行权住在它碰不到的另一个区域，任何对外动作都必须穿过独立的审批模块。常规的操作它能自主完成，越界动作请示用户。 图源 / 受访者提供 这套环境是其余三项能力的地基。 第二是入口能不能迅速触达用户。 Muse有独立App，但主力入口嵌在WhatsApp、Facebook、Instagram里，用户在哪它就在哪，获客成本比需要自己拉新的ChatGPT低得多。 第三，能不能替你付钱。 比如让它订一张机票，它可以通过Stripe Link（一键结账）签发的一次性虚拟卡完成支付。 第四是能否了解你的生活。Muse以邮件和日历为窗口，用户的账单、行程、通知都留在了这两处，接管它们，约等于接管了用户的日常。 以这四个问题为标尺，我们将国内的主要玩家逐一进行对比。 先是腾讯小微，它的 底子 与Muse最像 。 14亿级月活、社交关系链、微信支付、小程序服务生态，一样不缺。腾讯总裁刘炽平曾公开描述过小微的未来图景，用户向小微下达复杂指令，商家与小程序各自拥有自己的Agent，双方Agent直接交互并完成交易。 小微早在6月底就已开启灰度测试，但目前还停留在对话式响应，任务跟着对话走，对话结束，任务就停。Muse则是项目式托付，一句话启动后，任务在云端持续推进，它主动盯进度、到点提醒。更根本的限制是，小微只能在微信内部操作，微信的边界，就是它的边界。 再看阿里千问， 它离交易最近，但离生活远。 9月22日云栖大会上，千问宣布加速打造Personal Agent，依托3亿用户，已接入健康、运动数