Muse火了，然后呢？

本文来自微信公众号： 听筒Tech ，作者：听筒Tech工作室

会成为下一个“龙虾”吗？

听筒Tech（ID:tingtongtech）原创

2026年初，OpenClaw点燃了C端Agent的第一把火，但很快“速火”变“速朽”。不到两个月，第一批“养虾人”便花钱请人卸载。

此后，C端Agent陷入“安全风险”的旋涡，爆火的“龙虾”如一夜之间，便淡出大众视野。

出乎意料的是，约半年后，新的C端Agent再度爆火。

近日，Meta发布的Muse迅速出圈，上线不到10天，便登上美国App Store免费榜第一位，上线13天全网累计下载量约260万。美国移动端日活用户达64.2万，远高于ChatGPT同期的23.1万。

资本市场也作出反应。9月21日，Meta收盘上涨11.43%，单日市值增加接近2000亿美元。

图：Meta股价表现

来源：老虎证券《听筒Tech》截图

当然，争议依然在。就在Muse刷屏的同时，亚马逊却对它关上了大门；安全研究人员在macOS版本里挖出了零日漏洞；评测者也开始质疑是在帮用户办事，还是在疯狂搜集用户数据。

一边是万亿市值的神话，一边是被亚马逊限制购物操作，Muse的爆火，究竟意味着C端Agent迎来了拐点，还是又一次被资本包装的泡沫？

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Muse火了

“龙虾”退潮不到半年，C端Agent再度爆火。

这一次，轮到Meta。

美东时间9月8日，Meta正式上线个人AI智能体Muse。没有太多预热，没有发布会铺垫，直接面向美国18岁以上用户开放。

随后发生的事情，超出了大多数人的预期。

公开的数据显示，Muse上线约5天，下载量突破73万次；上线一周后，攀升至Apple美国App Store免费应用榜第1名，超越ChatGPT。

对比日活数据，Muse的美国移动端日活用户已达64.2万，而ChatGPT上线初期的同一指标仅为23.1万，Muse是后者的近三倍。

图：Muse排名美国App Store免费榜第一

来源：网络

这不是一次简单的排名更替。

过去两年，Meta在AI赛道上的处境可谓尴尬，钱没少花，算力没少堆，但始终缺一个能让普通人真正用起来的产品。

但Muse改变了这一点。

问题是，Muse到底能做什么？

如果只看功能列表，Muse似乎并不新鲜。它能浏览网页、调用工具、处理文件，帮用户订酒店、发邮件、网购、填表单等。

这些能力，ChatGPT、Claude，以及此前爆火的Manus都展示过。

但Muse的不同之处在于，它将这些能力打包成了一台“云端电脑”。每个用户在使用Muse时，Meta会在云端为其分配一台独立的虚拟机，里面有浏览器、能存文件、能运行程序。

当用户交办一项任务，比如“帮我找一份更便宜的汽车保险”，Muse就在这台虚拟电脑里自主执行，打开网页、比较方案、填写表单、完成交易。

更关键的是，Muse会在用户关闭App后继续工作。

Meta官方介绍称，Muse是“全球首款为每个人打造的个人AI助手”，可协助信息调研、在线填表、网购下单、预约餐厅、寻找宠物托管服务，同时能够联动邮箱、日历、Spotify、Instagram等主流服务软件。

Muse不仅能记住用户的使用偏好，自主处理日常事务；但在涉及支付、发送邮件等敏感操作时，会先征得用户授权。

也就是说，与更偏对话或受控代理的产品相比，Muse将“代为操作”做成云端托管、持续运行的消费级产品。

用户晒出来的体验，加速了Muse的出圈。

企业家Joe Devoy在X上发帖，称他上传了自己的汽车保险保单，要求Muse在保障内容相同的前提下找到更便宜的方案。不到5分钟，Muse找到了一份保单，每年可为他节省3500美元，并替他完成了投保和取消旧保单的全部操作。

另一位X用户分享的经历更细致。他让Muse找一件绿色羽绒外套，Muse不仅完成了搜索，还自动检索到即时折扣码、套用折扣码，最终以最低价格完成了购买。

这些案例迅速在社交媒体上发酵，形成了一股“用Muse办事”的展示潮。

Meta首席AI官Alexandr Wang本人更是高频发帖，有时一天超过30条，实时分享产品更新和用户反馈。

Meta CEO扎克伯格则将Muse定位为“个人超级智能”的第一步。通过提供免费版，以及20美元和100美元两档付费方案，外加通过WhatsApp这个超级入口进行分发，Meta试图让Muse成为普通人接触AI智能体的重要触点。

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为什么是Muse？

要理解Muse为什么能引爆市场，还要从同类产品“龙虾”OpenClaw的爆火和退潮说起。

2026年年初，OpenClaw的出现在极客圈引发了巨大反响，中国开发者给它取了个亲切的外号叫“龙虾”。

作为一个开源的AI智能体框架，用户可以通过WhatsApp、Telegram等聊天工具给OpenClaw发指令，它就能在你的本地电脑上执行各种操作。

但OpenClaw的问题也很明显，它需要用户自行部署、自行维护、自行管理安全。这对普通用户而言，存在极高的技术门槛。

尤为重要的是，OpenClaw在安全上，存在较大的争议。

此前，国家网络与信息安全信息通报中心专门发布过风险预警，指出OpenClaw存在较大安全风险，一旦被攻击者利用，可能导致服务器被控制、敏感数据泄露等严重安全问题。

此后，诸多的评测指出，OpenClaw适合极客，但不适合普通人。

Muse试图扭转这一问题，它将“办事能力”产品化。用户不需要懂什么服务器配置、不需要折腾模型部署、不需要自己操心安全策略。Meta直接帮用户搭建并运行一个云端AI助理，注册即用。

但这还不是Muse最大的差异化。真正让它在架构上与OpenClaw拉开差距的，是几个关键设计。

饱受用户好评的，是Muse具备云端持续运行的能力，而非本地依赖。

诸如，OpenClaw跑在用户自己的电脑上，电脑关机它就不工作了。而Muse运行在Meta的云端独立虚拟机中，7×24小时在线，用户退出App之后它仍然在后台继续执行任务。

这背后的技术逻辑是，Muse本质上不是一个App，而是一台属于你的“云端电脑”，App只是遥控器。

尤为重要的是，Muse将安全内建于架构，而不是事后去“补救”。

公开的报道显示，Meta为Muse设计了名为Secure VM的专属隔离架构。每个用户的Muse实例运行在独立的云端虚拟机中，不同用户的数据独立虚拟机强隔离。

更关键的是，系统在同一虚拟机内设置了独立于Muse主程序的Sentinel安全代理，从系统层面实现权限区隔。

此架构下，Muse看不到用户的明文密码和支付信息，与Stripe合作的支付功能会生成一次性虚拟卡号，使Agent不必在不同网站输入用户的真实卡号。执行任何敏感操作之前，Muse会要求用户确认。

部分早期用户体验显示，Muse更接近“代理”而不是“工具”。

相比之下，OpenClaw就更像是一个你可以调教的高级工具，功能强大但需要用户操心一切。

而Muse的定位是一个“替你办事的人”，Meta承担了安全和运维的责任，用户只需要告诉它做什么。

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是否可持续？

一个问题是，Muse会不会像OpenClaw一样，只是昙花一现？

虽然市场目前无法下结论，但一些迹象表明，Muse的质疑声，也是存在的。

比如，有评测者花了一周时间试用Muse，让它访问自己的电子邮件、信用卡，甚至Apple健康数据。

结论是，在整理收件箱、总结重要邮件等简单任务上，Muse“完成得相当出色”；但一旦涉及需要跨多个系统协调的复杂任务，它就频繁失败。

另有评测者发现，Muse在连接用户数据方面表现得“过于积极”。它似乎更痴迷于收集用户的数据，而不是真正完成任务。

还有评测者报告Muse在未经批准的情况下发送了邮件。

这些反馈指向一个根本性的矛盾，Muse要完成跨网站代办的复杂任务，就必须深度接入用户的数字生活，而这种深度接入本身就是最大的风险来源。

虽然Meta承诺，Muse的数据不会与广告系统共享，但在一个靠广告收入养活的公司里，这个承诺的长期可信度需要打上问号。

安全研究人员的发现更为严重。

据媒体报道称，macOS安全研究员在Muse的macOS版本中发现了一个零日漏洞，本地恶意软件可以劫持Muse的听写功能，甚至获取账户身份令牌，进而控制整个AI助手账户。

报道称，该研究员公开了概念验证代码，并建议Mac用户不要安装Muse。不过，随后，据多家媒体报道，Meta已发布热修复补丁。

亚马逊方面，便迅速做出了反应。

从9月20日晚间起，亚马逊开始阻止Muse在其平台上完成购物操作，错误提示称“未经授权的AI智能体持续访问违反了亚马逊的使用条款”。

亚马逊发言人表示，Muse并没有在HTTP请求中标注代理身份，且“似乎会获取并存储客户凭证”。

对亚马逊的质疑，Meta回应称，Muse“无法获取用户的密码或支付方式信息”，但这一解释并未平息外界的质疑。

除此之外，更多的争议指出，当Muse替用户访问各类网站和服务时，它必然要与现有的平台生态发生碰撞，毕竟每家平台都有自己的利益考量。

实际上，这在业内看来，或许正是亚马逊限制Muse购物操作的主要原因。业内普遍认为，除了安全与条款理由，这也涉及商业利益防守。

尽管，外界对Muse有一定的质疑，但更多的分析认为，Muse的爆火，某种程度上验证了一个判断，C端Agent的拐点，可能比想象中来得更早。

不过，随着Muse的爆火，也进一步暴露了C端Agent走向大众时必须面对的张力。诸如，能力越强，需要的权限就越多；权限越多，用户的不安就越深。

事实上，亚马逊的封禁、零日漏洞的披露、数据收集的质疑，这些问题都不会因为App Store排名而自动消失。

在业内人士看来，Muse能火多久，仍取决于Meta能否在“帮用户办事”和“让用户放心”之间找到那个微妙的平衡点。

至少从目前来看，这个平衡点还在摇晃。

（头图由AI生成。）