中国版Muse，值得BAT们押注吗

（原标题：中国版Muse，值得BAT们押注吗）

佘宗明 | 文 Meta推出的个人AI（人工智能）智能体Muse走红后，中国科技企业也行动了起来。字节跳动在国庆假期前加码研发，豆包团队正以独立App形态推进代号“Spell”的个人助理项目；腾讯则在9月底上线了云端个人助理LightVela，且正在内测一款以独立App形式运行的个人Agent（智能体）产品Handy Bot。 

Muse问世仅3周就拿下500万下载量，带动OpenAI、谷歌、Anthropic等巨头全线跟进，在此背景下，国内科技巨头闻风而动不奇怪，“硅谷先行、国内跟进”已是常态。 

问题来了：从OpenClaw（龙虾）到Vibe Coding（氛围编程）再到AI办公，今年以来AI竞争焦点不断在变，BAT们还有必要跟着Meta的节奏起舞吗？ 

BAT们的动作本身就给出了答案：照抄Meta作业难免水土不服，但在个人AI智能体方面，战略卡位又不可不为。 

很多人以为BAT是要打造“中国版Muse”，可这忽视了实现路径上的差异：同是个人AI智能体，Muse采用独立云端虚拟机架构，主打通用自主完成任务；BAT则是走存量生态嫁接路线，倾向于把智能体嵌入自家已有的服务体系内，权限控制明显更为克制。 

原因很简单：“网情”不同。Muse能在美国跑通，很大程度上得益于相对开放的网页生态，Meta能接入Google Workspace，就是因为有公开API（应用编程接口）和开放授权协议体系；但在中国，头部App条块分割，你想弄个Agent同时读微信聊天记录、调抖音推荐内容、在淘宝下单购物，近乎不可能。 

当下，国内“智能体孤岛”现象很明显：阿里会将旗下应用生态封装为可供自家Agent调用的技能，字节的ArkClaw会深度集成飞书、抖音插件，腾讯也会着力搭建自己的SkillHub（AI技能社区）。接下来可能出现的情形是，那些超级App各自“住”着自己的个人AI智能体，至于Muse这样的通用型个人智能体，中国不太可能出现其镜像版本。 

虽然不可能照搬Muse，但BAT们又不得不在牌桌上喊“跟”。与其说这是跟风，不如说是为了避免错过范式转换窗口期，在面向未来的竞争中完成战略落子。 

Muse为什么能火？很大程度上，是因为它被寄予了重构超级流量入口的期许。 

过去20年，搜索引擎、社交平台、超级App依次成为标志性的超级流量入口。随着大幕切换至AI时代，承载下一代超级流量入口的希望，就落在了能读懂用户需求、跨平台调用服务、自动完成复杂任务的AI智能体头上。 

目前看，以Muse为代表的个人AI智能体跑在云端持久化虚拟机上，很适合用来承接跨时段、多步骤的长任务，比之前那些能跨平台自主执行却局限于单次指令、任务结束即重置会话的Agent明显走得更远，也更像“下一个超级入口”。 

当个人AI智能体连着“关乎未来流量分配权”的想象空间，不抢占入口就可能退化为“后台服务提供方”，BAT们布局个人AI智能体也就在情理之中了。 

但也要看到，在Muse日均新增用户明显放缓的当下，摆在个人AI智能体面前的，未必全是坦途，隐私保护问题、盈利模式问题都可能成为其普及的关键掣肘。 

个人AI智能体的价值与风险都源于一点：它要替你登录、替你支付、替你决策。用户一旦通过“一揽子授权”将权限交给智能体，便面临责任归属模糊等问题。 

Meta的解法是将凭证分离存储，并通过“哨兵”进行监控，对敏感操作进行人工确认。但调查显示，仅8%的美国用户愿意把密码交给Meta用于Agent操作。而Muse上线两周就曝出“零日漏洞”，简单攻击即可完全劫持智能体，进而访问其被授权的所有平台权限，包括购物账户与支付信息，这也说明它距离真正“争气”还有距离。 

Muse目前在保留基础版免费外推出了付费版，Meta高管称“最终可能从交易中抽成”，但这笔账算起来比按Token用量计费更复杂。 

与对话式AI以GPU推理消耗为主不同，Agent的多步任务需要浏览器、API调用、虚拟机与任务调度，CPU正成为规模化运行的算力底座，也必然会持续拉高单位任务的运行成本。盈利模型能否跑通，眼下依旧存疑。 

再考虑到权限可能被收窄、用户尝鲜期会过去等因素，只能说：Muse的火爆的确证明了需求存在，但信任鸿沟没那么容易跨越，盈利模型也没那么容易跑通。也正因如此，Meta内部对Muse测试持“喜忧参半”态度，国内厂商也普遍选择通过“开发者体验”试水。这些都表明，个人AI智能体离真正大众化普及仍有不短的距离。 

从长远看，下一个“互联网入口”是智能体已成大势所趋。谁能在安全、隐私、开放和体验之间拿捏好平衡，谁就更有可能赢得这场入口之争。就此看，Muse给出的，与其说是答案，不如说是留待科技企业们回答的考题。 

（作者系资深媒体人）