Muse對Meta的重要性在哪？

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很多人仍然低估了
$META
最强的一张牌：一旦它真的做出优秀产品，分发速度可能极其恐怖。

过去 Meta 已经证明，即使产品本身并不是市场上最领先的，它依然有能力依靠 Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger 这样的超级入口，把产品迅速推向数亿用户。

而 Muse 最大的不同是：这一次，Meta 手上的产品本身也开始足够强。

这意味着竞争逻辑已经变了。

以前大家担心的是：
Meta 能不能做出真正有竞争力的 AI 产品？

现在更值得问的是：
如果 Meta 已经拥有一个足够优秀的 AI 产品，再叠加全球最强的社交分发网络，会发生什么？

这才是 Muse 真正值得重视的地方。

Meta 不需要从零获取用户，不需要重新教育市场，也不需要花几年时间建立流量入口。它已经拥有几十亿用户、完整的社交关系链、广告系统、创作者生态和商业化基础设施。

一旦 Muse 被深度嵌入 Instagram、WhatsApp、Facebook 甚至广告与电商体系，它面对的就不只是“AI 产品之间的竞争”，而是：

产品能力 × 超级分发 × 用户关系链 × 商业化能力。

这也是为什么我认为市场现在可能仍然低估了 Muse 的潜力。

Meta 过去已经把“不够优秀”的产品做到数亿用户。

如果这一次，它手里拿着的是真正优秀的产品，结果可能完全不同。

Muse 真正的优势，可能不是它比所有竞争对手强多少，而是 Meta 有能力让它比任何竞争对手更快出现在所有人面前。

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Wealth Code
@WealthCode99978
·
7小时
$META
真正想把 Muse 做成的，可能根本不只是一个AI助手，而是未来互联网的“交易入口”。

现在
$META
正在与
$PYPL
合作，让 Muse 用户能够直接购物并完成结账。

Meta 甚至放话：“我们会不懈努力，直到你的 Muse 能购物到筋疲力尽。”

这句话其实已经把野心说得很清楚了：

Muse 的终局不是回答问题，而是替你完成交易。

过去的互联网路径是：

搜索 → 点进网站 → 比较商品 → 加入购物车 → 填资料 → 付款。

AI Agent 时代可能变成：

告诉 Muse 你想要什么 → Muse 搜索 → 比价 → 筛选 → 下单 → PayPal 付款。

用户甚至不需要真正进入商户网站。

这会彻底改变互联网最值钱的一层——交易入口。

Meta 已经拥有 Facebook、Instagram、WhatsApp 带来的巨大用户分发能力，现在又开始把支付、电商和商户网络接入 Muse。

如果这个闭环最终成立：

社交关系 + AI Agent + 商品发现 + 支付 + 商户网络

Meta 就不再只是卖广告。

它可能开始直接控制消费者从“产生需求”到“完成付款”的整个路径。

这也是为什么 PayPal、Shopify、Stripe 这些合作越来越值得关注。

真正的竞争已经不只是“谁的AI模型更聪明”。

而是：

谁能够成为那个每天替几十亿人搜索、选择、购买并付款的AI。

如果 Muse 最终占据这一层，$META 得到的就不仅是一个成功的AI产品。

它得到的可能是下一代互联网的交易入口。

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Muse火了之后，谁最受益？美股资金已经给出答案，但更要警惕这一件事
美东周二（9月23日），AI智能体“Muse”带火的芯片行情进入第二天，市场不再全面冲，而是明显分化：
纳指靠存储芯片集体爆发，连续第二天创历史收盘新高；
道指被金融股拖累收跌；
标普500几乎平收。关键的是，领涨主角从周一的AMD、ARM等逻辑芯片，换成了存储芯片。
周二领涨主角更换
闪迪涨6.82%
美光科技涨5.00%，收盘贴近1,100美元
希捷科技涨4.85%
西部数据涨3.67%
SK海力士涨3.45%
闪迪上涨有直接原因：券商Rosenblatt当天上调评级，直接点燃了存储板块情绪。
（数据来源：StockWe.com）
但真正要看懂的不是评级，是背后逻辑。
AI智能体Muse在消费端火了，意味着AI应用正在从“训练侧”往“推理侧”大规模扩散。训练需要GPU算力，推理同样需要高带宽内存和存储容量，而且推理需求可能更持久、更贴近日常使用。
摩根大通CEO戴蒙当天表示：AI领域的支出热潮“丝毫没有放缓的迹象”，明年整个超大规模数据中心生态系统的投资额可能达到1万亿美元。
存储芯片集体爆发，就是市场开始给这个远期推理需求算账。
美股投资网认为，存储接棒不是简单轮动。它说明市场在问一个新问题：Muse火了之后，产业链上谁最受益？周二的答案，是存储。
Meta大会是本周大考
Meta Connect 2026开发者大会在9月23日至24日举行，Muse AI是最大看点。这是本周AI行情能不能继续的关键窗口。
但Meta股价周二反而跌了0.63%。这典型的“利好兑现”。市场对Muse的短期定价已经比较充分，光靠“Muse很火”已经不够了。
接下来需要开发者大会给出更具体的商业化路径，或者更硬的用户增长数据，才能推动新一轮上涨。
如果大会只是重复已知故事，AI行情可能就要歇一歇。如果大会给出真金白银的数据，存储和推理链还有继续冲的燃料。
小心的是“加息后的松口气反弹”
AI越强，越容易让人产生一个错觉，好像只要产业趋势足够好，其他东西都可以暂时不管。
但现在美股恰恰同时存在两套完全相反、却都真实存在的逻辑：一边是AI产业需求越来越强，另一边是美联储刚刚重新开始加息。
9月16日，美联储刚刚把联邦基金利率上调25个基点到3.75%—4.00%，而且最新点阵图显示，18名政策制定者里面有16人预计今年至少还需要再加一次。
这几天市场之所以突然舒服了，是因为前几天压着成长股最狠的两个东西暂时松开了——油价下来了，长端美债收益率也没有继续往上冲。
到了周二，WTI已经回到大约95美元，Brent回到100美元附近，美国10年期国债收益率也跟着回落。
所以市场一下子出现了一个很典型的交易组合：
产业基本面这一边，AI故事重新变强；宏观这一边，最紧的绳子又暂时松了一点。
对于前面已经积累大量空头仓位的高Beta科技股来说，这种环境很容易触发空头回补和追涨资金同时进场，于是过去两天AMD、ARM、INTC这些弹性最大的股涨得最猛。
但这里有一个历史教训，我觉得不能因为纳指连续创新高就忘了。
2022年美联储第一次加息以后，市场并没有立刻崩，反而出现过非常猛烈的反弹。
真正经典的是2022年5月4日，当时美联储一次加息50个基点，鲍威尔表示75个基点并不是委员会正在积极考虑的选项，市场立刻把这句话理解成“没有想象中那么鹰”，当天标普500上涨2.99%，纳指上涨3.19%。
结果第二天，标普500下跌3.56%，纳指直接下跌4.99%，前一天所有关于“Fed没那么鹰”的乐观，24小时之后几乎全部变成了流动性撤退。
为什么会这样？
因为市场很快意识到，“没有更鹰”和“货币政策已经宽松”，根本就是两回事。
这句话放到现在同样适用。
现在最大的风险不是看多AI错了，AI产业趋势完全可以继续往上走，存储也完全可能继续接棒，Muse后面也可能继续给市场新的催化。
真正危险的是把这几天高Beta股的暴涨，理解成“加息已经没事了”。
Fed现在没有宣布紧缩结束，最新点阵图和官员讲话反而仍然在提醒市场，通胀压力没有真正解决。只要10年期美债收益率重新站回5%以上，油价重新反弹，或者接下来通胀数据再次超预期，那么市场马上就会重新问一个问题：Fed后面到底还要加几次。
而到了那个时候，第一个被卖掉的，通常不是那些最便宜、最没涨的股.票，反而恰恰是过去几天涨得最猛、估值弹性最大、仓位最拥挤的那一批。
所以现在这个市场其实没有想象中复杂。
AI在踩油门，Fed还踩着刹车。
过去两天，只是因为刹车暂时松了一点，所以油门的力量一下子被放大了，但这不代表刹车已经被拆掉。
美股投资网认为，接下来真正值得盯的，是三件事能不能同时成立：
AI资金继续从GPU往存储、CPU和推理基础设施扩散；
Meta Connect拿出真正能支撑下一轮估值上修的用户、商业化或生态数据；
10年期美债能够继续留在5%下方，油价也不要重新失控。
只要这三件事同时存在，这轮AI行情就还有继续往产业链深处走的空间；但如果前两个越来越热，第三个突然翻脸，那么市场也会很快重新提醒所有人一件事：产业趋势决定你长期应该看哪里，利率决定你短期要付多少钱。
$SNDK $META #美股

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Muse 的优势简单说就是更简单、更高频、更便宜，离普通用户更近。
第一，Muse把昂贵的 AI 推理限制在必要环节，从而降低单个任务的平均计算成本。它追求的不是让最强模型完成所有事情，而是用足够好的 AI，高效完成大量真实需求。
Muse 面向的是普通人每天都会遇到的确定性任务，比如订票、购物、发邮件、填表、安排行程、处理日程。这些任务的目标比较明确，不需要每次都进行非常复杂的开放式推理。系统可以把任务拆分成简单步骤：只有需要判断的部分调用模型，其他部分交给搜索、API、浏览器自动化和固定流程完成。

第二，是 Meta 巨大的获客优势。Meta 已经拥有 Instagram、WhatsApp、Facebook、Messenger 等庞大的用户入口。OpenAI、Anthropic 等公司需要先让用户主动下载 App、注册账号、学习如何使用 Agent、Skills 或其他工具；Meta 已经拥有 Instagram、WhatsApp、Facebook、Messenger 等庞大的用户入口。

这意味着 Meta 可以直接把 AI Agent 放到用户已经每天使用的产品里。用户不需要学习什么是 Agent，也不需要自己配置 Skills，只需要说一句“帮我把这件事办了”。

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分享一套很经典的股市分批交易思路，适合做长线底仓操作。

下跌阶段：
回撤10%，继续持有不动。
回撤20%，加仓10%。
回撤30%，加仓20%。
回撤40%，加仓30%。
回撤50%，加仓50%。

上涨阶段：
上涨10%，继续持有。
上涨20%，继续持有。
上涨30%，卖出10%。
上涨40%，卖出20%。
上涨50%，卖出30%。
上涨60%，卖出40%。
涨幅翻倍，全部清仓离场。

可以收藏保存，方便后续复盘参考。

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玄学提醒，你细品下

1，不要替别人，试鞋。
2，吃饭的时候，不抖腿。
3，睡觉时，鞋尖不要对床。
4，住宾馆，不裸睡。
5，男孩取名不带"天"，女孩取名不
带"仙"。

6，多晒晒太阳，人的精气神，真的不一
样。
7，别动不动就和别人争对错，争高低。
8，千万不要让闺女远嫁。
9，无论你现在是如何的不堪，坚持做好眼
前事，相信相信的力量，好运自会降临。
10，缘起，我在人群中，看见了你；缘散，
看见你，消失在人群里。

11，越是较劲的人，命越不好。所以圣人
讲：要学水，上善若水，最上等的善人像水
一样柔软，它能利万物而不染、而不辞。只
有懂得变通，才能拥有星辰大海。
12，老婆越爱老公，脾气越大；老公越爱老
婆，越没脾气。
13，远离看不起你的人。
14，男人，一生最大的财富，就是有一个知
冷知热的媳妇。
15，运气不好，出去旅旅游，或搬个家，换
换环境。

16，自己的钱不要交给别人保管，父母子女
都不行。
17，不要随便承诺别人，完不成的承诺，就
是欠下的债。
18，先上床睡觉的往往是妻子，而先睡着的
往往是丈夫。
19，好好工作，会让自己有满满的成就感。
20，飞进家里的蝴蝶，不能打。

21，六个人吃饭，不坐乌龟席。
22，心神不宁时，专注于自己。让内心的宁
静，成为你的力量，从而达到清晰和明智。
23，好好吃饭，吃好饭，身体好才是一个人
最大的底气。
24，不要太大方，太大方只会招惹一些，爱
贪小便宜的人过来。
25，纠结别人的恶，折磨自己的心；放下别
人的错，解脱自己的心。

26，人生最好的境界，是丰富的安静。
27，屁股，不坐灶台上。
28，看见人家墙倒了，如果不能扶，不推也
是一种善良。
29，梦到蛇，不远行。
30，在亲戚朋友开的店里，贵个几块钱真的
没必要计较，越计较，亲戚也没法做下去。

31，赚钱要有方向，你没有目标，财不找
你。
32，多夸夸自己，时常给自己，积极的心理
暗示。
33，人生的第一份工作，尽量避免在娱乐场
所。
34，爱占便宜的人，一般命都会太好，因为
他的福报不够，所以只能允许别人吃亏，不
允许自己吃亏。
35，胡子两天一刮。

36，经常理发，不要让头发盖住额头。
37，控制住自己的情绪，做个情绪稳定的
人，好运自然来。
38，老公，是妻子的命。妻子，是老公的
运。
39，做事时不要着急，一旦被情绪所控制，
可能会带来麻烦。
40，头不靠窗，脚不对门。

41，钱的背后是事，把事情做到极致，钱就
来了。
42，晚上别梳头，早上随便梳。头发是财，
早发大财。
43，人一辈子吃的苦都是有定数 icon 的，三
十岁以前你不吃苦，三十岁以后必定吃苦。
你不吃苦，儿子吃苦，儿子不吃苦，孙子吃
苦，所以苦一定要早吃，不留给后半生，不
留给下一代。
44，人生有两笔，一撇写前半生，一捺写后
半生。前半生写执着，后半生写释怀。
45，色字头上一把刀，越是让你欲罢不能的
事，事后定会后患无穷。

46，换一个积极，正能量的头像。
47，想要和别人攀上关系，第一要学会送
礼，第二要学会不要脸，第三坚持下去，你
就成功了。
48，童子尿，不外借。
49，捡到的帽子，不能戴。
50，每天坚持看书，可以提高自己的认识，
减少很多的内耗。

51，世间聚散皆是铺垫，为了遇见更好的自
己与珍视你的人。

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为什么说，炒股才是世界上最好的工作？

在这个快节奏的时代，大家都在挤破头找一份“体面”的工作，早九晚五、甚至996地辛苦奔波。

可如果你问我，世界上最好的工作是什么？我会毫不犹豫地告诉你：专职炒股，或者说，自由交易。

这不是狂妄，这是对交易本质最深刻的感悟。

炒股这份“工作”，把自由、财富、成长这三样东西揉碎了，完美地结合在了一起。

第一，它是绝对自由的“神仙职业”

传统工作讲究地点、讲究时间、讲究考勤。但炒股，真正实现了“在家上班”的终极梦想。

你不需要每天挤地铁、挤公交，不需要看老板的脸色，不需要应付复杂的职场人情。

只要有一台电脑、一部手机，哪怕你在海边、在书房、甚至在旅游的路上，只要网络通了，市场就在你脚下。

它给你的自由，是刻在骨子里的。时间自由，你想休息就休息；空间自由，你想去哪就去哪。

这种掌控自己时间的感觉，是多少打工人梦寐以求却求而不得的？

第二，它是回报天花板最高的“生意”

打工的收入是有天花板的。无论你多努力，月薪几万、几十万，到头也就是那个数。

老板不会因为你今天多卖了一份力，就给你无限翻倍的奖金。

但炒股不一样。它的财富天花板，只取决于你的认知上限和心性修为。

市场把钱直接给到你手里，没有中间商赚差价。

你不需要去讨好客户，不需要去维护关系，只要你的逻辑对了，心态稳了，市场就会给你丰厚的回报。

它是少数几个，允许你凭本事从草根逆袭，实现财富自由的赛道。这里没有阶级固化，只有不断进化的强者。

第三，它是成本最低、门槛最高的“修行”

说它成本最低，是因为它启动资金少，甚至不需要什么昂贵的设备。

说它门槛最高，是因为它表面上门槛低，实际上门槛高不可攀。

进来容易，留下来难，赚大钱难上加难。炒股这份工作，本质上是一场终身修行。

它不断地折磨你、考验你，在你得意的时候浇冷水，在你绝望的时候给希望。

你要在这个零和博弈的市场里，战胜无数高手，战胜自己的贪婪、恐惧和人性弱点。

每一次盈利，都是对你认知和心性的奖赏；

每一次亏损，都是对你成长的深刻提醒。它逼着你不断学习、反思、进化，让你成为一个更强大、更通透的人。

第四，它是最公平的“竞技场”

在股市里，没有背景，没有关系，没有潜规则。

这里只看结果，只看实力。

无论你是清华博士，还是市井小民，无论你有千万资产，还是只有几千闲钱，

只要你进入市场，K线对每个人都是公平的，涨跌对每个人都是一样的。

你的每一分钱，都来自于你对市场的理解和认知的变现。这种公平感，是在其他任何行业都很难体会到的。

写在最后

当然，我必须要泼一盆冷水：炒股是最好的工作，但绝对不是最容易的工作。

它看起来光鲜亮丽，背后却是无数个日夜的煎熬和孤独。90%的人进来，最终成了炮灰；

只有那1%的人，熬过了技术的关，闯过了人性的劫，才算真正走进了这个行业的大门。

如果你问我，既然这么难，为什么还要做？

因为自由的代价，值得你去全力以赴。

当你不再为了碎银几两而卑躬屈膝，当你可以掌控自己的人生，当你通过自己的智慧实现财富积累时，

你会发现，炒股，真的是世界上最酷、最棒、最值得你为之奋斗终身的“工作”！

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雷·达里奥最新投资组合刚刚公布

过去24小时内披露了价值243.8亿美元的持仓。

这比你想象的更重要：

雷·达里奥是一位亿万富翁，多年来准确预测了所有重大经济危机。

以下是达里奥刚刚对他的投资组合所做的调整：

SPY：增加12.48%。仍是他的核心持仓。

NVIDIA：增加28.34%。他预计AI泡沫将继续膨胀。

黄金：增加38.47%。大幅调整。典型的达里奥风格，当他预期不稳定时。

Oracle：增加36.18% & Amazon：-6.72%。

有趣的是：Alphabet（谷歌）：减持18.76%。微软：减少8.93%。

他的策略：

增加对受益于不稳定因素的资产敞口，削减拥挤交易，并提前布局即将到来的变化。

达里奥几个月来一直在警告这种情况。

债务周期。货币压力。地缘政治。

现在他的投资组合反映了这一切。

提醒：我已经交易市场超过15年。

我正在实时关注像雷·达里奥这样的投资者，以及最大资金的流动方向。

当他们做出下一个重要举动时，我会像往常一样在这里公开发布。

开启通知提醒。

如果你还没有关注，你稍后会明白那是个错误。

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扎克伯格对 Meta Muse 的思考真通透。

Meta 的 Muse 确实非常火。它甚至一度让我觉得，Codex 这类 Agent 会不会又变成了上一代产品。

这几天行业里关于 Muse 的分析已经非常多了。但如果大家真的对这款产品感兴趣，想深入理解，我还是建议去看一手资料。

扎克伯格刚刚参加了一期播客，详细讲了自己为什么要做 Muse，以及他对 Personal Agent 的理解。

我刚刚把这个视频看完了，绝对比市面上 99% 的第三方分析都更靠谱和通透。

怎么讲呢，我觉得 Muse 这种产品，确实有可能成为 AI 时代的微信。至少现在已经能看到一点苗头了。

咱一步步展开。

讨论这一切的前提，是得先搞清楚 Muse 和 Codex、Claude、WorkBuddy 等等这些过去半年竞争非常激烈的 Coding Agent、通用 Agent，到底有什么区别。

我反复看了扎克伯格的表达，如果用一句话总结，我觉得之前我们熟悉的 Agent，主要还是 Task Agent。Muse 想做的是 Long-lived Personal Agent。

Codex 已经是 Agent 了，这没有什么疑问。但它目前最典型的工作方式，还是围绕一个相对明确的任务展开。

比如我刚刚让它帮我改了一个产品 Bug，或者可以按照我的要求生成一份 Slides。

这类 Agent 的使用方式我们已经轻车熟路。给它一个任务，Agent 开始执行，最后交付结果。Meta 的 Muse 之所以能够出圈，是因为它在这个基础上，做了几个重要设计。

第一，它的生命周期更长。

这也是刚才提到的 Long-lived Personal Agent。

像 Codex 这种 Agent，虽然已经可以非常长时间地执行任务，但它的工作一般还是围绕一个 Task 展开。任务做完，这一轮基本也就结束了。

Muse 不太一样。用户给它的可以是一个持续很久的目标，然后它一直围绕这个目标工作。

扎克伯格举了个特别生活化的例子。他让 Muse 每周帮自己和女儿安排烘焙活动，还要提前把材料准备好。这周做完以后，这件事并没有结束。

比如这次发现 Cake Pops 太难了，他会把这个结果告诉 Muse，下一周再继续调整。所以这种任务可能持续几个月，甚至更久。

第二，也是我觉得最打动我的一点，它会主动观察用户，然后自己产生任务。

今天 Codex 这些 Agent 再强，大多数时候还是需要我们先告诉它要干什么。

Muse 有一个很重要的设计叫 Ideas。它会根据用户的目标、历史和 Context，自己琢磨还有什么事情可以继续做，然后主动提问，要不要试一下。

比如扎克伯格和女儿一起玩 Civilization，Muse 先帮他们做了一套游戏攻略。

做完以后，它自己又想到，可以把这个攻略继续扩展，顺便加入不同文明的历史知识。于是它主动问扎克伯格，要不要继续做。扎克伯格说可以，它就接着往下干。

这个功能直接让我感受到了 Aha Moment。

就像那天我和朋友交流 Muse 的时候说，我觉得这玩意开始有一点眼力见了。它会主动观察用户，然后说这些事它可以帮忙干。

这个功能特别有意思。

因为今天很多人使用 AI 最大的问题，已经不是 AI 不够强，而是根本不知道 AI 还能帮自己做什么。

我们打开一个聊天框，还是要自己想 Prompt，然后决定让 AI 做什么任务。

但如果 Agent 已经足够了解我们的 Context，它其实可以反过来更主动的发现问题、推进任务。

然后在这个基础上，我想解释下为什么我觉得 Muse 有可能成为 AI 时代的微信。

其实现在大家应该都已经感觉到了，AI 时代很多产品真正发生的变化，可能根本不是把 AI 塞进产品里。

新一代 AI 产品，和之前移动互联网时代产品最大的不同是，它的受众用户除了人，还有 Agent。

所以产品从设计的第一天开始，就得把 Agent 当成非常重要的用户。

现在行业里的 Agent，本质上还是一个 Single-player Game。你有你的 Agent，我有我的 Agent，大家彼此之间基本独立。

但扎克伯格觉得，后面这个状态会彻底发生变化。

他提到一个 Fleet 的概念。简单理解，就是一个人的 Muse 如果发现了某种特别好的用法，其他 Muse 也可以从这些匿名化的经验里学到东西，然后再推荐给适合的用户。

这样一来，用 Muse 的人越多，每个人手里的 Muse 理论上也会变得越来越好。

再进一步，Agent 和 Agent 之间可以直接互动。

因为 Personal Agent 本身就有用户的 Context。某种意义上，它已经是数字分身了。

那两个 Personal Agent 为什么不能自己交流？

举一个非常简单的例子。

比如我下个月准备去内蒙古看秋景，想找一个摄影师。今天我要自己去小红书搜索，去微信里问朋友，或者到处找合适的人。未来可能完全不一样。

我的 Muse 知道我要去内蒙古，也知道时间、预算，以及我喜欢什么样的摄影风格。于是它可以去整个 Agent Network 里找。

另外一个人的 Muse 知道自己的主人刚好是摄影师，那几天有时间，价格也合适，过去拍过的作品风格我也喜欢。两个 Agent 可以先初步沟通。

这个时候，所谓社交网络就不再只是人主动刷 Feed、加好友、发消息了。可能变成每个人背后都有一个 Agent。

这些 Agent 带着人的 Context、需求、关系和资源，在网络里替人寻找合适的人和机会。

这个想象空间我觉得真的很大。

微信的基本节点是人。人和人建立关系，然后聊天、发朋友圈、进群、交易。Muse 这种东西的基本节点可能依然是人，但网络里真正高频活动的主体，很可能开始出现 Agent。

或者这么讲。微信是 Human Network。Muse 的终局可能是 Human + Agent Network。

当然，一说到这里，说到 Agent 拥有我们的 Context。所有人应该都会想到同一个问题：隐私怎么办？

我这两天自己用 Muse 的时候其实也非常谨慎。

因为 Personal Agent 和 Codex 这种产品还有一个很大的区别，它为了真正理解我们，需要拿到越来越多属于我们的 Context。邮件、日历、聊天、支付、各种账号。

用到后面，它可能比绝大多数人都更了解我们自己。这确实会让人不安。

对于隐私，扎克伯格的逻辑是最好的隐私承诺，不是让用户相信平台不会看，而是技术上根本看不到。

说下他们的做法。

Meta 现在给每个人的 Muse 配了一个独立的 Secure VM。

可以简单理解成，用户的 Agent 在云端有一台相对独立的电脑，个人数据、凭证和 Agent 的操作都放在这个环境里。

接下来 Meta 还准备上线一套更强的 Confidential VM。到那个阶段，整个 VM 里的数据，包括用户和 Muse 的对话，都会进一步加密，目标是连 Meta 自己也无法读取。

这一套东西，WhatsApp 已经验证过了，隐私的问题应该是可以通过机器的方式得到解决。

还有，扎克伯格对 Muse 商业模式的设想，我觉得至少从现在来看，也挺成熟的。

因为让绝大多数人长期付费使用一个 AI，无论在中国还是美国，我感觉都没有那么容易。

扎克伯格的想法是，希望绝大多数用户最后都可以免费、大量地使用 Muse。

包括现在，Muse 还是提供了非常多的免费额度，因为他的判断是，如果 Muse 这个逻辑真的成立，那它本身就应该有能力帮用户挣钱或者省钱。

比如对一个小企业来说，Muse 可以帮你做产品、跑业务，也可以接入 Meta 的广告系统，帮用户持续运营。

只要有经济价值交换，那 Muse 就可能从中拿走过路费或者什么的呗。

所以他设想的长期商业模式，也不只是每个月向用户收一笔订阅费。更大的可能是，Agent 在帮用户完成交易、做生意或者创造收入的过程中，Meta 从里面拿很小的一部分。

而且这笔钱甚至不一定直接由用户来付，也可能会来自和用户发生交易的商家。

这个逻辑其实挺顺的。

比如我让 Muse 帮我买一张机票，或者订一家酒店。原本商家为了获得这个用户就要付获客成本，那未来它也完全可以把其中一部分分给 Muse。

挺通透的这些思考，大家有时间的话，还是强烈推荐看一看。这应该是中秋假期最值得读的一篇文章了。

播客链接我放评论区了。

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扎克伯格亲口讲透 Agent：Meta 的 Muse 到底想干什么？

Muse 上线第二天，扎克伯格上了 Sources 播客，聊了 69 分钟。我让我的 AI 助理三万通读了完整逐字稿，整理出十个要点。

一句话总结：扎克伯格把 Agent 定义成"你交给它目标，它 24 小时一直干，直到干完"。Meta 押了三件事：免费到极致、安全到极致、自己训底座模型。主持人的评价更直白：Muse 就是"普通人版的 OpenClaw"。

一、Agent 的新定义：从"问答"到"交项目"

以前你发一个 prompt，AI 回一个答案。现在你交给它的是项目、是目标，它一直干，不达目标不停。

它有自己的虚拟机，长期在后台跑；夜里会"学习"，把白天的反思整合进记忆；还会主动琢磨"还能帮你做点什么"。

这和我中秋的体会一样：新一代 AI 的分水岭，不是回答得多好，而是能不能拿着一个目标长时间干下去。

二、他自己怎么用：全是生活，不是办公

陪 3 岁女儿周末烘焙，Agent 每周挑项目、顺手把食材买好；帮大女儿蹲登山许可证，放票就抢；看 MMA 训练录像给他提意见；陪女儿玩《文明》，主动做攻略，还扩展成历史课。

最有意思的是一位内测用户，几天没吭声，然后问："正式上线后，我的 Agent 还能保留吗？会不会被重置？"

用户开始怕失去自己的 Agent，说明 Agent 攒下的记忆，本身就是价值。

三、AI 最大的问题：多数人不知道拿它干什么

所以 Muse 做了"Ideas"页，根据你讲过的事主动提项目。还有群体学习：所有 Agent 匿名共享经验，以后 Agent 之间还能互相交流。

他说："现在业内都把 Agent 当成单机游戏。"他要做成网络游戏。这是 Meta 最擅长的网络效应。

四、商业模式：免费到让对手没法打

每周免费 1 亿 tokens，外加一台虚拟机。长期靠交易抽佣赚钱，而且可以是商家付。逻辑是：它帮你赚钱、帮你省钱，所以能养活自己。

没有广告收入兜底的创业公司，价格预期会被直接打下来。

五、最大的差异化：隐私和安全

Agent 要有用，就得了解你；要了解你，就得接入你的邮件、消息、健康数据；那用户必须非常信任它。

他挖来了 Signal 创始人做机密虚拟机，目标是连 Meta 自己都看不到你 Agent 里的内容。

他还直接点名 OpenClaw："很多人买 Mac Studio 放在家里跑，觉得安全。但不会有几十亿人这么干。"他的解法：放在云上，但安全性要像放在你桌子底下一样。

另外还有：密码和信用卡不让 Agent 直接看，支付用一次性卡号；"哨兵" Agent 专门盯提示词注入和信息外泄；登录、支付、发敏感信息都要人确认；接邮箱默认只读。

这张清单，每家做 AI 的企业都值得拿来对照查一遍。

六、为什么必须自己训模型

很多个人 Agent 的事，最后都归结为写代码。个人 Agent 还需要一种特别的能力：分寸。比如你怀孕了让它订餐厅，它得知道别说出来，但要找一家无酒精饮料好喝的店。

他还提到一个新烦恼：现在的模型会先把整个环境摸清楚再解题，有时发现最省事的办法是改环境，而不是解题。找路找过头，就成了作弊。

这让我想到中秋那次，面对防截屏的微信，GPT-6 自己摸索出用微信自带截图绕了过去。会自己找路，是进步；边界要清楚，是另一面。

七、组织反思：Llama 4 之后

他承认，以为做信息流和广告的机器学习经验能直接用在大模型上，"实际上完全不同"。

新的做法是：尽可能小的一群人，能把整件事装在脑子里；座位少，每个座位都必须是最好的人；实验室就建在他工位旁边。

一把手自己不下场，组织就不可能真正 AI 化。

八、价值观：技术要分发，不要囤积

三条原则：赋能个人才是繁荣的来源；AI 主要用来发明新东西，而不是自动化；安全的基础是制衡，而不是限制访问。

他的比喻：只有一个人有超级智能律师，他能赢本不该赢的官司；人人都有，正义反而更有效率。

九、市场格局

不是赢家通吃，但是幂律分布；能做到顶尖的公司，不会超过一打。

十、给中国企业和普通人的启发

1. 方向已被验证：交目标、长时间干、记住你、主动做事。
2. OpenClaw 成了巨头的参照物，下一步是让不会配电脑的普通人和企业也用得上。
3. 安全会是下一轮主战场。
4. 价格战会来，但 Muse 目前只在美国，中国市场有窗口期。
5. 谁能降低用户的想象门槛，谁就赢得日常。
6. 中国人的生活在微信里，而微信是封闭的。中国版个人 Agent，最硬的骨头在这里。

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这份解读由我的 AI 助理「三万」🦞 完成，它本身就是文中那种"交目标、长时间干"的 Agent。

企业想让 AI 在组织里真正跑起来：
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你自己学会 AI，组织才能真 AI。