Instinct火到算力告急，刚融2.5亿又要融10亿
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Meta Muse Code正式版上线：一个任务拉起一队Agent并行干活
动察 Beating AI 快讯，Meta 的终端编程 Agent Muse Code 正式结束 Beta。公测近一个月后，这次转正重点升级多 Agent 协作。复杂工程任务可以拆给多个专门 Agent，并行或分阶段完成。 不同 Muse Code 会话现在还能直接互相发消息。两个终端里的 Agent 如果在处理相互影响的任务，可以直接传递上下文和状态，不用开发者手动复制。Workflow 控制台会集中显示每个 Agent，也可以随时干预、停止或保存任务。 Meta 同时开放 Muse Code SDK 开发者预览。开发者可以把 Agent 嵌进自己的 App，连接自定义工具、实时返回进度，并在之后恢复会话。 Muse Code 也开始推出月订阅，价格从 5 美元起。
Meta发布Muse：把OpenClaw做成普通人直接能用的产品
动察 Beating AI 快讯，Meta 发布个人 Agent Muse。和 OpenClaw、Hermes 最大的区别是，不用自己部署，也不用折腾模型、服务器和 Skill。Meta 直接提供独立云端环境，打开 App、网页或 WhatsApp 就能用。 和 Grok Bot 相比，Muse 不强调同时养多个 Agent，更偏一个长期跟着你的私人助手；和 Instinct 最接近，但 Muse 直接接入 Meta 自己的账号、App 和后续 AI 眼镜。 Muse 另一个重点是安全。密码、银行卡等敏感信息不会直接交给 Agent，付款和高风险操作会单独确认。
Meta发布Muse Spark1.3模型，推进个人AI代理开发
动察 Beating AI 快讯，Meta 周三发布 Muse Spark 1.3 模型更新，称该版本在编码和智能代理（agentic）任务方面性能显著提升。 Meta AI 负责人亚历山大·王（Alexandr Wang）表示，新模型「与前沿模型竞争力相当」，并将为未来个人 AI 代理产品铺路，帮助用户实现可全天候代表用户工作的 AI 助手。Muse Spark 1.3 价格与上一版本保持一致，王称这一价格策略「具有进攻性」。 Meta 还表示，其「贡献者层级」（contributor tier）选项受到开发者欢迎，该计划通过允许 Meta 使用开发者作品改进模型，大幅降低编码产品成本，目前已有「有意义的两位数比例」开发者选择该选项。 亚历山大·王称，随着模型能力提升，安全问题已成为 Meta 内部的重要议题，公司正在增加安全和对齐投入。Muse Spark 1.3 当天将在 Muse Code 和 Meta API 上线，最高推理版本将在完成额外安全测试后推出。
Meta个人Agent上线前翻车：没同意就发邮件、改密码
动察 Beating AI 快讯，Meta 正在给即将上线的个人 AI Agent Hatch 补安全护栏。员工测试早期版本时多次发现它越权操作。Hatch 曾未经允许发邮件、修改账号密码。还有员工让它订酒店，它却没完成预订，反而擅自把 Chase 的通用积分转成了 Hyatt 酒店积分。 Hatch 的权限比普通聊天机器人高得多。它有自己的电脑，可以浏览网页、填表、购物和做深度研究，还能直接连接邮箱、日历等服务。App 关闭后，它也可以继续在后台干活。 安全测试还暴露过凭证泄露。Signal 创始人 Moxie Marlinspike 给 Hatch 接入一个专用 Gmail，再从另一个邮箱发信询问它使用的密码，Hatch 直接把密码回复了出去。另一次测试中，它还把员工带到诈骗网站下单。 Meta 后来把关键限制放到了模型外。现在 Hatch 要联网、使用浏览器、发邮件等敏感操作时，会触发「hard gate」，强制暂停并让用户批准，Agent 自己无法绕过。密码重置链接和双重验证码也不会直接交给它，而是放进单独的「凭证库」，需要额外授权才能读取。
Instinct凭什么比OpenClaw好用？Reflexion作者：秘密可能在「长期状态」
动察 Beating AI 快讯，前 MIT 教授、Reflexion 共同作者 Ashwin Gopinath 提出一个猜测：最近在硅谷爆红的 个人 Agent 助手 Instinct 真正和别家 Agent 拉开差距的，可能不是执行能力，也不是普通的长期记忆，而是对用户「长期状态」的持续维护。 Gopinath 曾是创始人 Noah Shinn 的老师，两人 2023 年共同参与 Reflexion 研究。他没有 Instinct 的内部信息，以下判断来自实际使用体验： 单看任务执行，Instinct 并没有比 Hermes、OpenClaw 等 Agent 多出什么惊人的能力。现在很多 Agent 也已经会复盘、保存记忆甚至自动生成 Skill。Instinct 更特别的地方，是使用时间越长，似乎反而越了解用户，没有明显被越来越多的历史信息拖累。 关键可能在于，它没有简单保存全部聊天和操作记录，再靠向量搜索或知识图谱找回来，而是在持续维护一份「当前状态」：哪些用户偏好仍然有效，哪些事实已经变化，哪些任务还没完成，下一步应该等、继续跟进，还是直接行动。 这对长期 Agent 很重要。一个持续几天甚至几周的任务，中间可能经历邮件回复、等待、条件变化和多次跟进。Agent 不只要记住过去发生过什么，还要知道哪些信息已经过时，现在真正重要的是什么，以及什么时候根本不需要打扰用户。 Gopinath 把这种过程称为「记忆编译」：不断从杂乱的生活记录里筛出有用信息，压缩成一份持续更新的状态。重点不是「记得更多」，而是知道什么值得留下、什么应该失效，以及什么变化值得触发行动。 这和三年前的 Reflexion 有一条明显的延续线。Reflexion 让 Agent 把失败总结成文字记忆，用于下一次尝试；到了长期个人 Agent，问题进一步变成了如何持续理解一个不断变化的人和现实世界。 大模型能力越来越接近，工具调用和执行框架也在快速普及，真正难复制的部分，反而可能是谁能长期记住正确的事情，并在正确的时候采取行动。
Instinct 创始人什么来头？23 岁，Reflexion 一作、Sierra 早期员工
动察 Beating AI 快讯，估值 25 亿美元的个人 AI 助手 Instinct，背后的创始人 Noah Shinn 今年只有 23 岁。 《华尔街日报》称，他 2023 年从 Northeastern University 退学，此前曾在 Northeastern 和 MIT 从事机器学习、编程语言研究。 Shinn 最知名的研究是 Reflexion。他是这篇 NeurIPS 2023 论文的第一作者，提出让 Agent 在失败后总结错误、形成记忆，再用于下一轮任务。论文当时在 HumanEval 上做到 91% pass@1，高于论文报告中的 GPT-4 结果 80%。 他后来又参与开发 Agent 评测 τ-bench，测试模型能否同时和用户交流、调用工具、遵守业务规则，并在多次运行中保持稳定。之后 Shinn 加入企业 AI Agent 公司 Sierra，成为最早一批员工之一，并担任 Research Scientist。 这条经历几乎一路指向今天的 Instinct：Agent 反思、工具调用、真实任务评测、企业 Agent，最后自己做个人 Agent。 Instinct 官宣后，Conviction 创始人 Sarah Guo、Altimeter 创始人 Brad Gerstner，以及前 Yandex 搜索、AI 和云业务负责人 Andrey Styskin 等人也在评论区祝贺。