“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）
一
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？
二
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。
三
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。
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
0
推荐
京公网安备 11010502034662号 
