当地时间9月8日，Meta正式发布个人AI助手Muse。与传统聊天机器人负责回答问题和生成内容不同，Meta把Muse定位为“个人AI Agent”：用户说出目标即可，Muse自己拆解任务、打开网页、填写表单，并调用外部应用完成工作。
它能替用户收发邮件、安排日程、预订旅行、购买商品，甚至参与账单谈判。对于无法立即完成的任务，即使用户关闭应用，Muse仍能在云端继续运行，直到任务出现变化或需要用户批准时再提醒。扎克伯格把它概括为一款“理解目标、全天候替用户完成任务”的个人Agent。
支撑这种持续运行能力的，是每个用户独享的Muse Secure VM——一台位于云端的虚拟计算机。它有自己的浏览器，可以保存用户授权的数据与服务连接，在用户离开后继续搜索信息、监控状态或等待执行时机。
权限越大，风险越大。为此Meta在虚拟机中部署了独立系统Sentinel：Muse负责理解目标和提出行动，Sentinel负责审查这些行动，判断是可直接执行、应当阻止，还是必须交由用户批准。发送邮件、支付等敏感操作会主动询问用户，已完成和待执行的动作都会留在审计记录中；支付环节则与Stripe合作生成一次性卡号。
这套“执行者加监督者”的双系统设计，指向的是智能体落地时绕不开的治理问题：谁在行动、获得了哪些权限、出了问题如何追溯。星战科技在OPC智能体协作平台上反复强调的也是同一件事——既让智能体放手干活，也让协作过程可管、可控、可回溯，让多智能体在明确的边界内协同。
Muse并非突然出现。Meta在2025年组建超级智能实验室，用了约9个月重建AI技术栈；2026年4月发布支持多模态推理与多Agent协作的Muse Spark模型，同期内部启动代号Hatch的个人Agent项目。内部测试让Meta发现，要让Agent持续工作，光有更强的模型不够，还需要独立计算环境、持久记忆、应用连接器和后台运行能力。
Meta对商业模式的设想也不止订阅。扎克伯格表示，Muse上线初期将提供每周约1亿Token的免费额度，长期则希望从支付、商业服务和交易分成中获得收入。能否成立，最终取决于两件事：它能否长期稳定地把事情做完，以及用户是否愿意把足够多的数据和权限交给它。
