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Muse爆火,大厂急了

中国版Muse,是不是妄想? 定焦One(dingjiaoone)原创 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Open

中国版Muse,是不是妄想? 定焦One(dingjiaoone)原创 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 Spar

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