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十天登顶、被亚马逊封禁,Muse是谁?

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各大智能体真正的区别在于,它们背后的企业能调用什么样的资源。

文 /巴九灵(微信公众号:吴晓波频道)

异军突起

9月8日,Meta在美国和加拿大悄然上线了一款名叫Muse的AI产品。

最初几天,它并没有引起太大动静。在各类AI轮番刷屏近四年后,大家已经见过太多号称“更聪明”“更全能”的AI产品,Muse看上去只是这个拥挤赛道里的又一名后来者。

但两周后,情况突然变了。

Muse超越ChatGPT和Claude,登顶了美国苹果应用商店免费榜。市场情报公司Apptopia估算,Muse上线前12天获得了约280万次下载,按照相同口径计算,这一下载速度甚至超过了ChatGPT刚推出移动端时的表现。

一个月初还默默无闻的名字,突然成了全球科技圈追赶的对象。

海外媒体开始密集测评Muse,有人让它订餐厅、买东西,有人把信用卡账单交给它整理,还有人让它检查保险、退款和长期没有取消的订阅。摩根大通宣称,Muse有机会成为继ChatGPT后,普及范围最广的消费级AI应用之一。

这股热潮很快传到了中国。尽管Muse目前只向美国和加拿大开放,但大量科技博主和AI从业者仍然开始追踪它的每一次演示,我们咨询的多位专家也在第一时间研究或测试了Muse,试图回答一个问题:这个下载速度超过ChatGPT的新产品,究竟做对了什么?

华尔街也一改对Meta的“坏脸色”。9月21日,Meta股价单日涨超11%,“木头姐”凯茜·伍德负责的方舟投资旗下三只基金合计买入超过3400万美元的Meta。截至目前,Meta股价较Muse上线时已经累计上涨超过20%,市值增加逾2000亿美元。

而就在不到两个月前,市场还在担心Meta对AI的投入过于巨大,却始终缺少一款足够亮眼的产品。7月底,Meta公布了2026年第二季度财报,当季营收同比增长28%,但自由现金流同比下降超九成,盘后股价一度下跌约10%。

然而,就在用户和资本市场争相追捧Muse之际,一盆冷水迅速浇了下来。

9月21日,据GeekWire报道,亚马逊已经封禁了Muse,禁止其代替用户在平台上购物。亚马逊称,Meta事先没有告知亚马逊Muse将访问其平台,并且,Muse似乎还会获取并存储用户登录凭证,带来隐私与安全方面的风险。


图源:网络

Muse究竟有什么魅力,能让全球科技圈和资本市场如此兴奋?为什么转眼之间,又被全球最大的电商平台拒之门外?


真实感受

根据Meta的介绍,Muse是一款“个人AI智能体”——用户只需要用文字提出需求,它就可以打开网页、填写表格、发送邮件、预订行程、处理购物,甚至在用户退出应用后继续执行任务。

换句话说,过去的AI像个“军师”,你问它答;而Muse则是一位“随行秘书”,你提出目标、它替你完成。

不过,由于Muse目前只在美国和加拿大开放,为了弄清楚这款产品究竟特别在哪里,我们梳理了国外用户的测评,并就Muse的使用体验和产品逻辑咨询了相关专家。

央视科学顾问包坤告诉我们,Muse的一大特点,是Meta为其配备了一套持续运行的独立云端虚拟机Muse Secure VM。通俗地说,相当于让AI在云端拥有了一台可以独立操作的电脑。

这台“云端电脑”可以打开浏览器、登录网站、调用不同服务。与此同时,Muse还具备长期记忆,能够逐渐了解用户的偏好、目标和生活习惯。例如,它可以读取用户在Instagram上收藏的菜谱,将其中需要的食材整理成购物清单;也可以在组织聚会时,根据参与者过去留下的信息,主动考虑朋友的饮食禁忌。

并且,知名数字经济学者刘兴亮还指出,Meta手里本来就有Facebook、Instagram、WhatsApp这张巨大的社交关系网,里面有人的关系、兴趣、生活轨迹等,Muse又能够连接邮件、日历等服务,还具有长期记忆,这意味着,它未来可能越来越了解“你是谁、你认识谁、你最近在干什么、你接下来想干什么”。


图源:网络

不过,对于一位个人助手而言,“可以做”和“做得好”之间,还隔着一段不短的距离。

吴晓波频道AI顾问吴畏实际体验了Muse后,给出的评价不算太高——“目前国内的智能体在帮用户‘搬砖’,而Muse是在帮用户‘花钱’,但是,理想丰满,现实骨感,这位秘书随时会掀桌子。”

他发现,一旦让Muse跑稍微复杂点的现实任务,用户就会变成它的“专职监工”:它每走一步都要弹出来问你“这个卡号对不对”“这个时间行不行”。结果,用户本来想省3分钟,结果花了10分钟盯着Muse查错,生怕它在后台“手抖”买错了机票。

“业内关于智能体有句话是这么说的,‘能帮用户做90%的智能体等于零,因为用户必须用100%的精力去给剩下10%的翻车擦屁股’,Muse现在感觉就处于这个尴尬区间内”,吴畏点评道。

发表在《纽约客》上的一篇实测也得出了类似结论。作者让Muse预订餐厅时,它推荐了7个选项,但在登录Resy和人机验证环节反复卡住,折腾一番后,作者最终还是选择了自己完成预订。不过,作者也表示,在把二手商品搬到eBay、整理信用卡账单和制作月度预算等任务上,Muse确实帮上了忙。

根据国外网友和专家们的测评,Muse目前相对擅长处理规则明确、容错率较高的任务,一旦涉及跨平台登录、身份验证、现实交易等,它所节省的时间,很可能还抵不上用户监督和纠错的成本。


观照国内

Muse听起来很新,但拆开来看,它会做的许多事情,国内AI智能体并非不会。

在包坤看来,Muse与千问、豆包、WorkBuddy等产品正在变得越来越相似:

千问正在成为阿里消费生态的统一AI入口,已经接入了淘宝、淘宝闪购、支付宝、飞猪、高德等服务,用户可以通过一句话点餐、规划行程、预订机票酒店。

WorkBuddy更像一名“AI员工”,能够读取用户授权的本地文件,自主拆解任务,完成调研、表格、PPT和数据分析,还可以调用多个智能体协同工作。

豆包推出的“豆包工作”同样支持任务拆解、工具调用、多智能体并行和电脑界面操作,并通过飞书获取企业内部的上下文信息。

因此,包坤认为,各大智能体真正的区别在于,它们背后的企业能调用什么样的资源——阿里的优势是交易生态;腾讯的优势是办公、社交和文件生态;字节的优势是内容、流量和企业协作场景。


Muse登顶AppStore

既然如此,Muse与国内智能体的差别在哪里?

未可知人工智能研究院院长杜雨认为,Muse相比千问、豆包、WorkBuddy,更加侧重移动端和生活场景,比如购物、餐饮、出行等,此外,Muse能够撬动Facebook、Instagram等全球社交网络关系链。

吴畏进一步解释道,豆包、千问本质上是“超级搜索器+免费数字员工”,WorkBuddy这类办公类智能体,走的则是降本增效的路线,伺候企业老板和打工人,锁死在钉钉、飞书这种协同软件里。而Muse压根没想进办公室,它想做的是帮助用户退订订阅、查便宜货、订酒店,下一步,就可以顺理成章地收取佣金、精准投放广告。

不过,无论是替用户“搬砖”,还是帮用户“花钱”,智能体最终都要跨过同一道门槛:从给出建议,到走向现实世界执行任务。它要替用户订机票,就要进入航空公司的系统;要替用户退货,就要读取电商订单;要替用户砍掉电话费,就要与运营商交涉。

智能体越有用,需要获得的权限越多,也越容易闯入其他平台的地盘。

亚马逊封禁Muse,揭开了这个矛盾——用户愿意把账户交给智能体操作,并不意味着平台也愿意让智能体进入。类似的问题同样出现在国内,豆包手机在操作微信、淘宝、银行等第三方应用时,也曾触发过平台的限制或安全风控。

围绕智能体未来的发展、完善,我们进一步询问了几位专家。


刘兴亮

知名数字经济学者

工信部信息通信经济专家委员会委员

亚马逊封禁Muse,可能是智能体时代“入口之战”的一个标志性事件。

以前用户自己打开亚马逊,搜索商品、看推荐、看广告、比较价格,然后下单,亚马逊掌握的是整个消费决策链;如果未来用户只对Muse说一句:“帮我买一个最划算的婴儿车”,Muse自己去全网比价、选择、下单,那么用户可能根本不需要进入亚马逊的页面。

这时候,亚马逊就有可能从“用户入口”变成Muse背后的一个“商品仓库”。

这对平台来说是一个巨大的变化,尤其亚马逊本身还有庞大的广告业务,2025年的广告收入已经超过680亿美元,用户如果不再浏览页面,原来的广告和推荐逻辑都会受到影响。

对于智能体,我觉得现在真正卡住它发展的,是“最后一公里的执行权”,或者说,今天智能体面临的瓶颈是:进不去。进不了App,拿不到数据,调用不了服务,碰到支付、账户、隐私这些敏感环节又必须停下来。

豆包手机就是一个很典型的例子。消费者版已经能够操作手机,但在微信、小红书、美团、淘宝等App内,自动化操作仍然受到第三方平台规则限制。

下一阶段,智能体真正需要解决的,是平台之间的协议、身份认证、授权、支付、安全和责任机制。技术可能已经跑到前面了,规则和生态还在后面追。


包坤

央视科学顾问

“Alex包老师”账号主理人

目前,大家容易误以为智能体最大的问题仍然是模型不够聪明,但实际上,当前更关键的瓶颈是:权限、可靠性、责任。

首先,权限。让AI写邮件很容易,但让它替你发出去就完全不同。再进一步,让它订酒店、付款、退款、修改日历,甚至操作银行账户,每一步都意味着用户交出更多权限。所以,智能体越强,真正的问题越不是“它会不会”,而是你敢不敢让它做。

其次是可靠性。聊天机器人答错一道题,可以重新询问;但智能体如果买错机票、发错邮件、删除文件或付错钱,后果完全不同。因此,AI从“回答”进入“做事”后,评价标准也会变化:过去看回答正确率,未来更要看它连续执行100步操作时,能否一步不出错。

第三是责任。如果AI替你签合同、购物或操作公司系统,出了问题究竟由谁负责——用户、AI公司、平台还是企业,仍没有明确答案。这是智能体真正规模化前必须解决的问题。如今,全球智能体竞争已经进入了一个关键阶段:技术能力跑得比社会规则快。


吴畏

吴晓波频道AI顾问

非凡产研创始人

如今,硅谷早就过了“惊叹GPT能写诗”的阶段,全在拼命死磕“确定性”和“系统级操作”。他们意识到,模型再聪明也没用,只要出现一次幻觉把用户的钱付错了,用户就退网。因此,大家都在往底层操作系统、权限机制里钻。

而国内智能体发展目前卡在两道关卡上:

第一,“App孤岛与围墙花园”。国外好歹有成熟的Stripe支付、公开的API、邮件日历通用标准。国内微信、美团、淘宝、抖音,各自都是独立的“诸侯国”,API互不开放,数据谁也不给谁。智能体跨App读个券、自动跳转结账都会被当成外挂封号。底层高速公路全是断头路,造个法拉利级别的AI跑给谁看?

第二,“廉价外包vs昂贵算力”的经济账打不通。在硅谷,雇个行政助理一个月几千上万刀,企业咬牙也愿意买智能体代替;在国内,一个基础文员或外包客服价格不贵,一套智能体方案算力调用费加上私有化部署,算下来比雇人还贵。

因此,我想给所有关注或正在做AI创业的人提三个醒:

别去造新的聊天框,用户根本懒得多下一个APP。如果你的产品本质只是调用大厂API包个好看的UI,哪天微信、iOS、Meta在系统里随手做个原生入口,你第二天就不行了。

大模型技术在迅速白菜化,你能赢,只能靠两件事:要么拥有别人根本拿不到的私域数据(比如企业最深处的进销存);要么把业务流绑架得极深,客户换掉你要伤筋动骨。

不要问AI能做什么,要问“出错了谁来赔钱”。当你的智能体代替用户做决策时,如果它把客户的十万块订单下错了,或者把老板的重要邮件删了,这个责任谁来扛?如果没有兜底的机制,那你的产品就永远只能当个供人消遣的玩具,成不了真正赚钱的生产力。

参考资料:

1.《Wall Street expects Meta's AI agent to shape into a new revenue engine》,路透社,2026.9

2.《My Weekend with an A.I. Agent》,The New Yorker,2026.9

3.《Amazon blocks Meta’s Muse AI assistant in new standoff over agentic shopping》,GeekWire,2026.9

作者|蒋紫涵

主编|何梦飞

图源|VCG、网络

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