中国版Muse，值得BAT们押注吗

BAT们的实际行动早已揭示了答案：直接复制Meta模式难免遭遇本土化困境，但在个人AI智能体领域，战略布局又是势在必行。

Meta推出的个人AI智能体Muse走红后，中国科技公司迅速跟进。字节跳动在国庆节前加大研发力度，豆包团队正在以独立应用形态推进代号为“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，并正在内测一款以独立应用形式运行的个人智能体产品Handy Bot。

Muse上线仅三周便获得500万下载量，带动OpenAI、谷歌、Anthropic等巨头全面跟进，在此背景下，国内科技巨头迅速反应并不意外，“硅谷先行、国内跟进”已成惯例。

问题随之而来：从OpenClaw到Vibe Coding再到AI办公，今年以来AI竞争焦点不断变化，BAT们还有必要跟随Meta的步伐吗？

BAT们的实际行动早已揭示了答案：直接复制Meta模式难免遭遇本土化困境，但在个人AI智能体领域，战略布局又是势在必行。

许多人认为BAT是要打造“中国版Muse”，但这忽视了实现路径上的差异：同样是个人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；而BAT则走存量生态嫁接路线，倾向于将智能体嵌入自身已有的服务体系内，权限控制明显更为谨慎。

原因很简单：“网情”不同。Muse能在美国成功，很大程度上得益于相对开放的网页生态，Meta能接入Google Workspace，是因为有公开API和开放授权协议体系；但在中国，头部应用条块分割，你想让一个智能体同时读取微信聊天记录、调用抖音推荐内容、在淘宝下单购物，几乎不可能。

目前，国内“智能体孤岛”现象十分明显：阿里会将旗下应用生态封装为可供自家智能体调用的技能，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。接下来可能出现的情形是，那些超级应用各自“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望。

过去20年，搜索引擎、社交平台、超级应用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智能体运行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智能体明显走得更远，也更像“下一个超级入口”。

当个人AI智能体与“关乎未来流量分配权”的想象空间相连，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的解决方案是将凭证分离存储，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用于智能体操作。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，智能体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。

本文来自微信公众号“经济观察报”，作者：佘宗明，36氪经授权发布。