深度测试完Muse，我更想拥有一个自己的 AI 管家了

Meta 最近出了个 AI 智能体管家，叫 Muse。

每个用户都有一台专属的云电脑，Muse 在上面替你写代码、跑脚本、做视频、管文件。

体验下来，其实它是专门为美国消费者定制的 AI 智能体。

Gmail、Google 表格、Facebook、instagram、订阅信息……咱们国内生态根本用不上。

所以这篇文章，我打算测试一下 muse 的通用能力，还有最牛的云浏览器操控。

看看国内生态，这个国外的 AI 管家，还能帮我干多少活。

1. 从京东查到12306，先让它替我跑跑腿

最近好像听说羽毛球拍的价格大跳水，正好让它去京东、淘宝和拼多多搜雷霆80，多平台比价。

它会打开浏览器，进入商品页面。对话里也会出现浏览器卡片，可以点进去看它查到了哪一步。

国内电商惯用套路了；不登录，价格不一定给你看全。

这里我就先跳过需要登录的网站，最后，它把查到的商品、报价和链接整理了出来，以及第三方渠道里的价格记录。

1200，还是蛮贵的。再蹲蹲吧，早买早享受，我晚买就得享折扣。

所以我设置了定时任务，让它每天盯一下，发现更低的价格就提醒我，把对应的购买链接一起发过来。

muse 就创建了一个叫“雷霆80每日价格监控”的任务，右侧的定时任务列表里也能看到。

购物试过了，再来看看国庆出行。

我让它去12306查车票，要求也很明确，只看符合指定时间、能够购买的高铁或动车，售罄和候补的不算。

它打开了12306网站，进入车次查询页面，再把查询回复发回对话。

这类任务最好把出发地、目的地、日期和时间范围一起说清楚。

比如晚上下班后才有空出发，就把最早出发时间写进去，省得它推荐一堆赶不上的车。

酒店也一样，我给了入住和退房日期、位置范围、每晚预算和评分条件，还让它看看差评具体在说什么。

这次要求是10月1日入住、7日退房，每晚100到200元，评分4.0以上。

实际过程没那么顺，去哪儿的页面没加载出来，美团遇到了验证，携程需要登录后查找。

最后得到的是一份携程的六家酒店候选。每家带着它整理的价格、评分、评价内容和位置说明，还把卫生、烟味这类差评单独提了出来。

这份清单可以拿来缩小选择范围。比如先看交通方便的，还是先看价格低的，再点进候选酒店核对房型、总价和取消条件。

Muse 的浏览器确实厉害，但是一旦遇到登录、验证码、滑块之类的验证手段，直接就嘎巴一下躺那宕机了。

2. 邮箱连接

看 Muse 的连接器，Gmail 这些服务都有入口。那国内的163、QQ邮箱能不能连？

毕竟这两个还是国内比较常用的邮箱了，如果能连接，对接一下国外用户还是不错的。

它先给了一个通过邮件协议连接的方案，要开启服务、设置权限。

这里直接走muse的浏览器。

它先把163登录页打开，我在浏览器窗口里接管，完成登录。

简简单单，连接成功，它就可以自由查看收件箱了。

想试的朋友，可以先让它处理一个范围很小的任务，例如下面这样。

帮我找出最近7天与这次活动有关的邮件，整理时间、地点、需要准备的东西，以及哪些邮件需要我回复。

如果需要回复，先起草给我看，不要发送。

3. 把 Skill 装进去

除了帮我上网找东西，我还试了一个跟自己写公众号更直接相关的活，做封面。

Muse 模型自带生图功能，负责生图的叫 Muse Image。

我把自己的生图 Skill 丢给 Muse，再把 WorkBuddy 和 ima 那篇文章交给它，让它按文章来设计封面。

第一版出来，是一摞文件上长出一棵树，旁边放着浇水壶。暖色的桌面、窗边的光。

唔，有点丑陋。

我让它把WorkBuddy、ima的图标加进画面。

WorkBuddy不知道它去哪找的图，后面还改了一次图标。

最终这张是这样。

我觉得质感还是有的。图标、纸片一样的树叶、桌面的光，放在一起挺舒服。

4. 有人已经拿 Muse 试着做漫剧了

mues也有自己的生视频功能，叫 Muse Video。

X上已经有网友用它做了校园剧和漫剧视频。

来看看他用同一套提示词测试 Muse 和 Seedance 的校园骑行画面。

Seedance这版简直就是周潇齐本齐。

Muse 版。

人物的表情、分镜剧本那些看起来还好。但是整体呈现效果，画面有点泛红，失真了。

再看看漫剧。

这样一看，对比起国内的seedance2.0还是差距有点大。

Muse 的视频模型一次就生成约 10 秒，时长不可调。

想做长视频，只有一段一段生成，再拼接起来。

而且 muse 模型有系统性缺陷，中文配音非常的拉跨，漫剧一张口就毁了。

最后

试完 muse，我觉得未来的个人 AI 智能体还是很有潜力的。

现在的智能体，比如说 Codex、WorkBuddy 调用浏览器功能，会占用我正在操作的桌面，还吃我自己的电脑配置。

电脑给 AI 用了，我在旁边等，这怎么行。

应该是我把任务交代完，它在自己的电脑上查资料、操作网页、保存文件。

需要我登录或者做决定的时候，再来找我。

其他时间，我也有自己的事情要做。

而且 Muse 是运行在专属云端虚拟机上的，关闭应用后也能继续任务。谁会拒绝自己拥有一个核动力牛马呢。

我还发现，Gemini Pro 里也出现了 Spark。我让它在远程浏览器打开 Google，能看到单独的浏览器窗口，以及操作前的确认。

上周千问的云栖大会，也宣布了要加速打造 Personal Agent。

我们离每个人都拥有”个人 AI 智能体“已经不远了。

最后，容我许一个愿。

我的个人智能体，它最好有自己的满配电脑、顶级对话和推理、生图、生视频、coding能力…

好了先这么多，有点贪得无厌了。

如果给你一个有自己电脑的AI，你最想让它干嘛？

JOTO 企业落地观察

• 企业部署个人智能体需正视「浏览器自动化」与「身份认证」的根本矛盾：Muse 的云浏览器能力虽强，但无法绕过登录/验证码等安全机制，意味着企业级RAG知识工程若依赖网页抓取，必须配套构建可信凭证托管与人机协同审批流。
• AI智能体的「技能装配」（如生图Skill）并非即插即用，而是依赖模型对指令-结果映射的泛化理解；企业构建自有Skill库时，需预留人工校验与迭代反馈闭环，不能仅靠Prompt工程驱动。
• Muse将任务卸载至专属云电脑的架构，对企业AI安全治理提出新要求：本地终端不再承载敏感操作，但云端虚拟机的访问审计、数据残留清理、跨任务隔离必须成为基础设施标配，而非可选模块。
• 视频生成中的系统性缺陷（如泛红、中文配音失效）表明，多模态能力仍存在严重模态失衡；企业在规划AI智能体能力矩阵时，应基于真实业务场景做「能力裁剪」，避免为补齐短板而堆砌不可控模块。