原文作者：晓静
原文编辑：徐青阳
原文来源：腾讯科技
Muse 成了巨头 Meta 的“灵感女神”，靠一己之力，把巨头 Meta 的股价拉升了 15%。
Meta 旗下智能体 Muse 9 月 8 日发布，至 9 月 18 日，登上美国苹果 App Store 免费榜第一，连续三天占据榜首。到 9 月 21 日，把 Meta 股价推向高潮，单日上涨 11.4%，增加约 1923 亿美元市值。
它的热度甚至传导到了半导体行业，连 CPU 也成了市场追逐的对象，带动 AMD 上涨 9.9%，市值首次越过 1 万亿美元。
对中国用户来说，这一幕却有些似曾相识。从“一句话点外卖”到跨应用比价、下单，过去一年，个人 Agent（能自主执行任务的 AI 智能体）已经演示过不少令人兴奋的场景。甚至号称天生就是 AI 个人助手的个人终端“豆包手机”也出现了，尝试让 AI 直接操作屏幕，替用户在不同 App 之间完成任务。
很多人都喝过发布会上“AI 请客”的咖啡。
但现实的体验还是赤裸裸地残酷。发布会演示中流畅的连续操作，到了日常使用中，可能卡在登录、支付或一次突然出现的弹窗上；银行等应用的限制让 AI 助手也完全绕不过去。
如今 Muse 带着相似的产品承诺登场，甚至很快遭到 Amazon 封锁。为什么这些熟悉的能力和障碍，到了美国市场，又被赋予了如此大的想象空间？
图：Meta 首席人工智能官 Alexandr Wang（汪滔）和 Muse，图片由 AI 生成
让人下载的理由，是“帮我找回钱”
Muse 于 9 月 8 日发布，随后十天登顶。传播中反复出现的主角，是退款、闲置订阅和保险账单。Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 推动“MuseMoneyChallenge”（Muse 省钱挑战），鼓励分享省钱结果。外媒报道，一名创业者称，Muse 帮他找到一年便宜 3500 美元的车险方案；但是，同时，报道也提醒，这里面的许多分享其实来自 Meta 员工。
但是这类案例给了用户可以做尝试的理由：检查有没有白交的钱。对于不关心 AI 的人，节省金额比一串模型的 benchmark 成绩更容易理解，也更适合转发。
Muse 的产品传播还在解决另一个障碍：用户不知道该交给 AI 什么任务。Muse 设计团队披露，早期测试中，功能太多反而让人无从下手，于是他们加入了根据目标和对话主动生成建议的设计。科技记者 Alex Heath 也在公开帖文中肯定 Ideas 和 Feed 页面，因为它们会提出自己想不到的任务。
沃顿商学院教授 Ethan Mollick 的评价是：其他 AI 实验室的系统已经能完成类似事情，Muse 的专注设计让普通人更容易上手；Meta 同时投入了大量免费算力支持体验。
C 端的玩法，显然 Meta 更擅长，给用户提供直白的吸引力“主打省钱”，功能设计上让用户简单上手，入口是最熟悉的 whatsapp，更重要的是还有不花钱的 token 可以挥霍。用户可以先免费试用 Muse，也能像给联系人发消息一样，在 WhatsApp 里让它处理任务，降低了尝试和使用的门槛。
省钱案例、任务建议和熟悉的入口，构成了这轮传播的几个值得关注的环节。而且，省钱故事提供了传播导火索，传导到榜单的表现上又成为投资者重新评估 Meta 的信号。
技术的新意，究竟落在哪里？
那么，Muse 究竟有没有技术上的新意呢？
模型负责理解要求、安排步骤，再调用浏览器等工具打开网页、填写表单。这台电脑运行在 Meta 的服务器上，因此用户关掉手机应用，任务仍可继续。Meta 通过虚拟机技术，为每位用户划出独立的运行空间，保存个人数据和任务进度。Computer Use（电脑操作能力）可以让 AI 能够使用这台电脑上的软件。
Muse 的“云端电脑”已经有先例。根据 OpenAI 官方文档明确，ChatGPT Work 运行在基于虚拟机的沙盒中，执行状态关联用户，环境可跨任务复用，也可在保留部分状态后更换。其云端浏览器在用户关闭电脑后仍能继续工作。GPT-6 还可以编写代码操作浏览器与桌面，配合插件完成任务。
但是 Muse 的工程特点，是围绕个人数据划定权限边界。按 Meta 披露，每位用户拥有 Muse Secure VM（Muse 安全虚拟机），作为个人数据的主要存储位置。执行程序和工具被放进虚拟机内部的受限容器，账户凭据、安全检查及持久状态分别管理；模型推理通过接口调用外部基础设施，并非整个大模型都装在个人虚拟机里。
我们可以把它理解为一个分区的工作间，Agent 能在操作区读文件、运行程序，账户凭据由另一处保管，连接器动作和网络访问还要经过 Sentinel（权限审核智能体）。这样设计，是为了让处理陌生网页的程序即使受到误导，也难以直接拿到全部权限。但是，实际安全效果仍需测试验证。
这样设计的工程价值，在于将执行能力与授权边界一同组织起来：服务已有接口时调用连接器，没有合适接口时尝试浏览器操作。接口需要合作接入，界面操作则要应对页面变化与验证。
这套设计服务于持续委托，保留进度，按时间或相关事件继续处理事务，在关键动作前请求授权。独立虚拟机、容器和权限审核都有既有技术基础；目前页还无法证明 Muse 的整套方案领先所有竞争者。
图：Muse 安全架构示意图。每位用户拥有独立的云端虚拟机；任务执行程序与账户凭据、持久数据分开管理，Sentinel 负责审核对外访问及连接器操作。
国内很早就做过类似形态的产品尝试，2025 年的 AutoGLM 2.0 同时提供云手机、云电脑，覆盖移动应用、网页与办公任务；豆包手机直接买点就是“AI 原生手机”，可以操作用户手机里的 app；千问 app 利用阿里本身的生态优势，将点单、支付等服务通过合作接口接入，减少逐屏点击。
界面操作与接口调用可以结合，任务也能在本机或云端执行。AutoGLM 的“云电脑”指供 AI 操作的环境，Muse 的“独立 Linux 虚拟机”主要描述它怎样为用户划分运行空间，两者处在不同的比较层面。
Muse 说明，部分 AI 手机体验可以通过现有手机和云端服务交付；要调用手机里的应用、相机和系统权限，仍需设备端支持与用户授权。
看起来，Muse 本质还是那个国内用户熟知的，擅长表演点咖啡的 AI 助手。只是，这个 AI 助手在国内，暂时没有办法点燃用户和资本的兴奋点了。
换一种思路，不止点咖啡
Muse 面向个人，当前主推生活管理，但它也能生成文档和网页。“个人用户”和“生活任务”并非同一个概念，一个人的助手完全可以同时处理家庭与工作。
中国也没有放弃生活 Agent。阿里披露，千问春节期间促成近 2 亿笔订单；活动伴随 30 亿元激励，订单量不能单独证明自然需求与盈利。与此同时，豆包在 6 月推出面向复杂办公的专业版，连续包月 68 元起，腾讯推出 WorkBuddy 企业版。国内在并行探索生活与办公场景，只是办公场景的风口更大。
办公更容易“收费”，整理一批表格、完成调研，节省的劳动可以与省掉的交付时间做比较。但是点一杯奶茶原本只需几次点击，AI 带来的增量便利有限，出错后接手反而增加麻烦。对服务平台而言，这类任务仍可能通过订单转化产生价值。
Muse 在场景的选择上更聪明，比如取消忘记的订阅、比较续保报价、追踪退款、协调家庭日程。这些事频率未必高，但是能省钱、省时间和省心，潜力在于替用户处理长期拖延的事务，避免漏掉截止时间。
Muse 设计者举过一个亲身案例：助手整理孩子开学邮件与学校网站时，发现一项体育选拔报名即将截止，及时提醒了她。
反观国内的生活服务已有不少便捷流程，这可能压低常规点单的增量价值。但保险续费、App 订阅、售后申诉、照护协调这些价值，仍然值得去验证。
图：Muse 运行的官方演示视频
这门生意真的成立了吗？
Stratechery 创始人 Ben Thompson 在 9 月 21 日表示，Muse 是他试过最容易上手的个人 Agent。它使用的 Muse Spark 1.3 尚未达到最前沿模型水平，却已能支撑很好的产品体验。在他看来，用户一旦把账户信息交给助手，并让它参与日常事务，更换产品的成本就会提高。
Meta 同时也研发基础模型。这轮热度更直接地反映了市场对模型+应用消费应用前景的重新估值，当模型能力达到可用水平后，Meta 能否凭借产品体验和分发渠道，让用户持续委托任务，并从中获得收入。Truist 分析师预测，Muse 到 2030 年可为 Meta 带来 285 亿美元增量收入。
Oppenheimer 分析师 Jason Helfstein 维持中性判断：付费人群可能已有 ChatGPT 或 Gemini 订阅，信任也是门槛，需要约 1.15 亿付费用户，才能显著影响 Meta 盈利；模型采用每月 20 美元和 80%增量营业利润率假设。免费算力越多，利润假设就越难达到。
但这也从侧面解释了行情为何能外溢：市场在重估消费 Agent 的规模。CPU 和内存同样受这种预期影响。模型推理之外，浏览器、代码和调度需要 CPU（中央处理器）；维持运行中的程序需要 DRAM（服务器运行内存）。并发任务越多，两类负载可能越大。
用户没有任务时，Meta 可以暂停云端虚拟机，把任务进度保存到硬盘；收到新任务后再恢复。因此，“每人一台虚拟机”不意味着每人全天占用固定的 CPU 和内存。Muse 的热度让投资者预期更多人会使用这类服务，但实际需要采购多少芯片，还取决于有多少任务同时运行、每项任务要运行多久。
Muse 还是没有解决根本难题
Muse 把用户的数据和执行环境放进专属云端虚拟机，但是用户敢不敢真的让它长期接触邮件、订单和支付信息？据外媒报道，内部测试中的 Muse 曾在监测票务约 15 分钟后停止刷新，也出现过私人数据暴露问题。Meta 确认，曾为提高安全性推迟了原定 4 月的发布。
即使用户愿意授权，Agent 也未必能进入所有服务。9 月 21 日，Amazon 阻止 Muse 代用户浏览和购买商品，理由是这种访问和交易未经许可。豆包手机此前也因登录和风控问题，被迫下暂停金融类 App 操作。两者的产品路径不同，还是遇到同样的难题，用户的授权不能替代平台的许可，平台依然有能力决定 Agent 能否进入自己的服务。
图：9 月 21 日，用户 Jonathan Wegener 分享了 Muse 访问 Amazon 时遇到的提示：Amazon 称，未经授权的 AI Agent 继续访问网站违反其使用条款。
每个强势平台，守住这道门的动机很强，Agent 如果替用户挑选商品、完成交易，平台可能失去用户浏览页面时带来的广告收入和推荐机会。Shopify 选择接入 Muse，Amazon 毫不犹豫地选择阻止，平台的立场是很难啃的骨头。
另外，高盛研究负责人 Eric Sheridan 预计，消费 Agent 未来可能依靠广告和订阅变现；但如果助手收取推广费，用户也需要知道推荐结果是否受到了影响。消费类 Agent，很难像办公场景的 Agent 一样，能够清晰的付费订阅动力。如果还是走广告、推荐的老路，又难免动到别人的蛋糕。向谁收钱，怎么收钱，收钱之后怎么分成，这依然是一道难题。
9 月 22 日，Meta 股价收跌 0.63%，截止发文，盘后又上涨了 0.6%，市场从兴奋开始逐渐进入冷静期。尝鲜之后的 Muse，下面可能要看看用户留存了。
不过，Meta Connect 大会马上就要举办了，据外媒猜测，这个过去以硬件为主角的大会，也许会更新更多关于 Muse 的信息。可以期待一下，Muse 究竟有没有真正的新意。
