Meta Muse 注册使用+ 体验（带邀请码）

最近我开始体验 Meta 新推出的 Muse。如果只是看功能列表，它似乎很容易被归类成又一个 ChatGPT、Grok 或者 Gemini 一类的 AI 助手：能聊天、能联网、能处理文件，也能调用各种工具。但真正用了一段时间之后，我觉得 Muse 想做的事情其实和普通聊天机器人不太一样。它更像是在尝试把“AI 助手”这个已经被叫了很多年的概念真正做出来——不是每次有问题的时候打开一个聊天框问一句，而是让一个 AI 长期存在于你的数字生活里，记住你的习惯和目标，在自己的电脑上持续处理任务，并且在认为有必要的时候主动来找你。

Meta 在 2026 年 9 月 8 日正式发布 Muse，官方把它称为 Personal AI Agent，也就是“个人 AI 智能体”。Muse 运行在一套专门设计的 Muse Secure VM 上，每个用户拥有独立的虚拟计算环境，里面有文件系统、终端和完整浏览器，所以它并不是单纯通过几个预先定义好的 API 来完成任务，而是真的可以打开网页、填写表单、处理文件、运行程序以及完成各种跨应用的操作。对于需要花很长时间的任务，即使关闭 Muse，它也可以继续在后台工作，直到任务完成、情况发生变化，或者遇到了必须由用户确认的操作再回来通知你。

Muse 背后的模型属于 Meta 在今年推出的 Muse 模型家族。第一代 Muse Spark 在 4 月 8 日公布，本身就是针对工具调用、多模态推理和多 Agent 协作设计的模型，而目前 Muse 产品使用的已经是更新后的 Muse Spark 系列。Meta 对这条产品线的定位一直不只是“做一个更聪明的聊天机器人”，而是所谓的 Personal Superintelligence，也就是让 AI 围绕每个具体用户自己的目标和生活工作，而不是只在一个统一聊天窗口里回答所有人的问题。

注册过程踩了一个地区限制的坑

我是直接使用邮箱注册 Muse 的。Meta 在 9 月 8 日首发时官方写的是首先在美国推出，不过之后开放范围已经开始扩大，9 月 19 日左右也已经有加拿大地区开始获得 Muse 的报道，所以目前实际可用范围仍然在快速变化。

我实际测试的时候，如果使用尚未开放地区的 IP，Muse 会提示加入候补名单，但如果系统直接判断账号所属地区不受支持，看到的就不是 Waitlist，而是一把锁以及“Muse 暂未对你开放”的提示。我自己就在年龄验证这里踩过一次坑：Muse 提供通过 Facebook 完成年龄验证的方式，我一开始觉得这样最方便，于是直接绑定了自己的 Facebook，结果因为这个 Facebook 账号关联的是 +86 手机号，绑定以后 Muse 马上就变成了“暂未对你开放”。

后来我把 Facebook 解绑，改用绑定信用卡的方式重新完成年龄验证后才恢复正常。我当时使用的是一张支持 3DS 的美国一次性虚拟卡完成验证。所以对于目前还没有正式开放的地区，尤其是准备用自己长期使用的 Facebook 主账号直接关联 Muse 的人，这一点最好提前注意一下。

Muse 最吸引我的并不是“能操作电脑”

乍一看，Muse 最容易拿出来宣传的肯定是它拥有自己的云端电脑。你可以让它打开网站、查商品、比较价格、填写网页甚至进行购买；它也能运行终端、写一些代码，根据任务临时制作自己的工具。Meta 官方举出的例子甚至包括订旅行、处理邮件、帮用户卖东西、降低账单和购物等。这些能力确实很像现在大家常说的 Computer Use Agent，但如果只看这一点，我个人其实不会觉得 Muse 有多么特殊，因为现在已经有越来越多的 Agent 能做到类似的事情，我自己就在同时使用 Grok Bot 和 Codex。

真正让我觉得 Muse 有意思的，反而是它在尝试解决一个很容易被忽视的问题：一个长期存在的 AI 到底应该怎样组织你的生活信息？

Muse 的主界面仍然有聊天，但 Meta 并没有把所有东西都塞进一个无限增长的聊天记录里。它有 Goals 来保存长期目标，有 Ideas 根据你平时的聊天和目标主动产生一些它认为值得做的事情，也有 Artifacts 保存它真正制作出来的网页、文档、PDF、仪表盘等内容。如果你告诉 Muse 自己想完成一个长期目标，它不仅可以和你讨论，还可以把这个目标拆成具体步骤并持续跟踪。Meta 在介绍 Muse 的设计过程时提到，他们早期测试的时候很快发现，一旦 Agent 同时负责几个长期任务，单纯的 Activity 页面根本不够，所以才专门做了 Goals，让用户能够直接看到 Muse 当前在追踪什么以及下一步准备做什么。

另外一个我目前非常喜欢的东西就是 Feed。我给 Muse 设置的主要方向是 AI 和科技资讯，它会主动整理一些它认为我可能感兴趣的内容。刚开始这种感觉可能还不明显，但是随着聊天越来越多，它会逐渐知道我最近到底在关注什么，于是推荐也开始越来越贴近我的兴趣。这和普通新闻 App 那种“你点了几个 AI 新闻，所以以后继续给你推 AI 新闻”的感觉不完全一样，因为 Muse 能够结合聊天内容、长期目标以及最近正在讨论的具体话题来判断什么值得给你看。

这也是我目前最看好 Muse 的地方。让 AI 自动买东西、填表格或者订酒店当然很酷，但这些事情不一定每天都会发生，而一个真正知道我最近在研究什么、每天主动把可能有价值的信息整理好给我的 Agent，反而是一个我每天都可能用到的功能。传统推荐算法是在根据你的点击记录猜“你喜欢什么”，而 Muse 理论上可以直接从持续对话中理解“你最近到底在干什么”。

Ideas 也是类似的设计。Meta 在内部测试的时候发现 Muse 能做的事情太多，反而导致很多用户不知道该让它干什么，于是干脆让 Muse 根据已经知道的信息主动思考“我还能帮这个用户做什么”。这些想法会出现在 Ideas 页面，也可能结合现有 Goals 主动提出计划调整。这个设计听起来很小，但我觉得对于 Agent 来说非常重要，因为真正的个人助手本来就不应该完全依赖用户每次准确地写出 Prompt。

它真的有一台属于自己的电脑

Muse 的另一部分核心设计就是 Muse Secure VM。简单来说，每个用户都有一个长期存在的独立虚拟环境，Muse 的文件、浏览器状态以及它处理任务所需要的环境都放在这里。它能够直接使用网页浏览器，也有自己的文件系统和终端，所以遇到一些没有现成 Connector 的网站时，仍然可以像人一样使用网页完成任务。Meta 的设计团队甚至明确提到，Muse 可以根据当前任务自己编写代码和制作工具，而不只是调用预先准备好的功能。

不过当一个 Agent 真正拥有浏览器、账号权限和支付能力以后，安全问题显然也比普通聊天机器人严重得多。Muse 的做法是在 Secure VM 中额外运行一个和主 Agent 隔离的 Sentinel，Muse 想访问互联网或者执行某些敏感操作时需要经过这一层检查；密码、支付信息等凭据也不会直接暴露给模型。对于发送邮件、购物等难以撤销的操作，Muse 默认会停下来要求用户确认，而且用户能够看到它的活动记录以及已经授予的权限。Meta 还表示用户可以分别控制邮箱等服务是只允许读取还是连发送权限一起给。

当然，有这样的安全架构并不等于我会马上把所有账号全部交给它。我自己的态度还是比较保守：先让它处理低风险的事情，用一段时间以后再决定哪些服务值得连接。Agent 和普通聊天 AI 最大的区别恰恰就在这里——聊天机器人答错一句话顶多重新问，而一个拥有真实账号和浏览器操作权限的 Agent 如果做错事情，造成的结果可能真的会发生在现实账号里面。

Muse 和 Grok Bot 其实是两种不同思路

我自己同时也在用 Grok Bot，所以刚拿到 Muse 的时候自然会把两者放在一起比较。两边最像的地方是它们都不是一次性的 Chatbot，而是拥有长期存在的云端电脑、浏览器、文件和登录状态，也都能够在用户离开以后继续工作。不过真正使用以后，我觉得它们的产品思路区别还是挺大的。

Grok Bot 对“AI 有一台电脑”这件事情做得更加彻底。按照官方文档，每个用户拥有一台持久化的云端电脑，其中包括桌面、文件系统、浏览器和终端，而且用户自己可以随时打开这台机器直接操作。也就是说，当 Bot 遇到验证码、双因素认证或者某些 AI 不适合完成的流程时，它可以把电脑交给你，你就像操作远程桌面一样直接接管，处理完以后再把控制权还给 Bot。这个能力并不是隐藏的调试功能，而是 Grok Bot 正式设计中的核心交互之一。

就我自己的使用体感而言，Grok Bot 分配到的云端电脑性能明显比 Muse 更好。不过这部分只是我的实际体验，目前我没有看到双方公布一套能够直接横向比较的硬件配置，因此我不会把它写成官方参数上的结论。Grok Bot 另外一个很大的优势就是多 Bot 协作：同一个账号可以创建多个有不同职责和长期上下文的 Bot，它们能够并行运行、互相发消息、共享任务并进行交接。比较特别的是，这些 Bot 并不是每个都有一台完全独立的电脑，而是共享用户的同一台持久化云端电脑，因此文件、浏览器登录状态和应用环境都能直接复用，同时每个 Bot 又可以保持自己的对话和角色上下文。

但 Grok Bot 在我这里有一个非常明显的问题，就是体感速度要比 Muse 慢不少。很多稍微复杂的事情，从理解需求、规划到实际开始操作，中间的等待感比较强。多 Agent 确实能够一定程度上弥补这个问题，例如原本需要顺序搜索资料、处理数据、制作内容的工作可以拆给几个 Bot 同时进行，但这里需要区分“延迟”和“吞吐量”：多 Bot 可以让一个大任务更快做完，却不会让某一个 Bot 的单次响应突然变快。

所以如果一定要概括我的感觉，Grok Bot 更像一个可以长期雇佣的云端 AI 工作团队。它给你的电脑更开放，能够自己进去接管，也很适合拆成多个角色并行干活；Muse 则明显更强调“个人助手”这个概念，希望用户根本不需要太关心后面到底运行了多少 Agent、用了什么电脑或者怎样编排工作流，只需要像给一个熟悉自己的人发消息一样告诉它要做什么。

这也解释了为什么即使我觉得 Grok Bot 的云端计算环境明显更强，我日常随手聊天或者处理一些零碎事务的时候，反而会觉得 Muse 更轻快。

对比ChatGPT

我平时另外一个经常使用的 Agent 是 ChatGPT（Codex）。如果说 Muse 和 Grok Bot 至少还有很大一部分场景重叠，那么 Muse 和 Codex 在我看来就几乎不是一个赛道了。

现在的 Codex 已经远远不只是以前那个“帮你补几行代码”的 Coding Assistant。OpenAI 目前给 Codex 的定位仍然非常明确：它是一个面向真实软件工程工作的 coding agent，可以负责完整功能开发、复杂重构、代码迁移、PR、测试以及长期工程任务。现在的 ChatGPT App 也支持同时管理多个 Agent，让不同工作在独立 worktree 或云端环境中并行进行，并且可以把一些重复性的工程工作放到后台长期执行。

OpenAI 今年确实也一直在把 Codex 往代码之外扩展，比如浏览器、长期自动化、记忆以及各种工作应用都在增加，所以它已经不是一个只能写代码的工具了。但它最强的工作环境、上下文组织方式以及 Agent Harness 仍然明显围绕软件工程设计。OpenAI 自己目前对 Codex 的一句话介绍依然是“帮助你编写、审查和发布代码的 AI agent”。

因此如果我要修一个比较复杂的 Bug、分析整个仓库、跨几十个文件做重构、跑测试、看 Git diff 或者长期维护一个真实项目，我根本不会考虑 Muse，直接打开 Codex 就好了。Muse 当然也有终端，也能够写代码，甚至官方展示里也会根据需要临时写工具，但“能写代码”和“整个产品就是为了大型软件工程设计”不是一回事。用 Muse 去和 Codex 比专业开发能力，就有点像拿一个什么都能干的个人助理去和专业开发工作站比较谁更会写软件，本身就没有多大意义。

反过来也一样。我不会特意让 Codex 每天给我整理感兴趣的 AI 新闻、记住生活里的各种小事，然后根据最近聊天内容给我推荐今天值得看的东西。它现在虽然也越来越全能，但这不是我使用它的主要原因。

所以我现在反而比较喜欢这种分工：真正做项目的时候用 ChatGPT，需要比较强的云端电脑、多个长期 Agent 并行工作时用 Grok Bot，而 Muse 就留在日常生活里。

Muse 最适合的可能恰恰就是“什么都能帮一点”

这也是我体验一段时间以后对 Muse 定位最明显的感受。它并不需要在每一个单项能力上赢过所有竞争产品。它的云端电脑不一定有 Grok Bot 强，远程控制也没有 Grok Bot 那么开放；到了大型代码工程，更不可能和 Codex 这种专业 Coding Agent 硬碰硬。但这不影响它作为一个个人 AI 助手很好用，因为日常生活里绝大多数事情本来就不需要一个专业软件工程 Agent，也不需要开一个完整的多 Agent 工作团队。

更多时候，我只是突然想到一个问题，想查一点资料；看到一个事情希望 AI 帮我持续关注；过两天想起来上周聊过的某个内容，希望它还记得；或者每天打开应用的时候，想看看有没有什么自己真正感兴趣的新东西。这些看起来不像“AI 改变世界”的宏大场景，但反而决定了一个助手会不会真的每天被打开。

现在很多 Agent 产品给我的感觉是，它们首先在证明“AI 已经能够替人操作电脑”。Muse 想解决的问题稍微不同：如果 AI 已经能够操作电脑了，怎样才能让普通人愿意长期把它留在身边？

所以它做了 Feed、Ideas、Goals、长期记忆、主动消息和各种 Artifacts；主界面仍然保持成一个普通聊天窗口，并且连 WhatsApp 里都可以直接和它说话。它甚至允许你给自己的 Muse 取名字、设置头像和风格，因为 Meta 在测试中发现，当用户和一个长期存在、不断积累记忆的 Agent 交流时，对着一个公司 Logo 聊天会越来越奇怪。

这些功能拆开看都不是什么技术奇迹，但是放在一起以后，Muse 就开始有一点“自己的助手”的感觉了。

我目前对 Muse 的看法

如果单纯问 Muse 是不是现在能力最强的 Agent，我不会这么认为。至少在我自己使用的几个产品里，Grok Bot 给 Agent 提供的电脑环境更加开放，而且可以直接由用户远程接管，多 Bot 并行的玩法也明显更加自由；如果是专业软件开发，Codex 的优势就更不用说了，Muse 没有必要和它竞争。

但如果问题变成“我愿不愿意把它一直放在那里，每天都和它说几句话”，目前 Muse 反而是很有竞争力的。它的普通聊天响应给我的体感很快，产品本身也不像某些 Agent 一样每做一件小事都让用户明显感觉到后面正在经历一套复杂的规划和工具调用流程。尤其是 Feed，随着对话增加以后推荐越来越接近我实际关注的内容，这可能会成为我长期继续使用 Muse 的最大原因之一。

我一直觉得真正的个人 AI 不应该只是“一个每次都能回答问题的模型”。它应该知道我最近在做什么，知道哪些事情值得提醒，能自己完成一部分工作，并且当我几天之后重新提起某个话题时不需要从头解释一次。更进一步，它最好还能在我什么都没问的时候发现：“这个东西你可能真的会感兴趣。”

Muse 现在显然还远没有做到所谓完美的个人 AI，而且产品才刚刚上线，地区限制、功能和各种权限机制都还在快速变化。但至少从产品方向来看，它是最近少数让我感觉真的在尝试回答“个人 AI 助手到底应该是什么”这个问题的产品，而不只是继续给聊天机器人增加一个更大的模型和更多工具。

至于我的使用方式，大概就是：Muse 管日常，Grok Bot 干杂活，Codex 写代码。

三个都用，反而比强行要求某一个 Agent 什么都做到最好更加舒服。