BOSS 直聘开源 33B Agent 模型，20 项自评领先 17 项
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Meta AI 应用 Muse 上线一个月用户破 1,000 万
ChainCatcher 消息，Meta 首席执行官马克·扎克伯格表示，自 9 月推出以来，Meta 的 AI 应用 Muse 用户已超 1,000 万。Muse 的主要使用场景是购物，超过四分之一用户通过该应用购买商品，平均交易金额超 200 美元。发布后，Meta 股价盘后涨 5%，并登上苹果 App Store 榜首。
苹果与 Meta 合作，使 Muse AI 模型运行于 Mac
ChainCatcher 消息，据 CNBC 报道，苹果 (AAPL.O) 与 Meta Platforms (META.O) 合作，使 Muse AI 模型能够在 Mac 电脑上运行。
Meta如何造出爆款Muse？不到200人开发，100多项测试全部过关才上线
动察 Beating AI 快讯，Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 在最新采访中谈起 Muse 的研发过程。这款能替用户办事的个人 AI Agent，从原型到上线花了七个月，负责模型和产品的核心团队不到 200 人。 今年年初，Anthropic 在编程 Agent 领域遥遥领先，业内不少人认为，编程才是高级 AI 最重要的应用方向。但王和前 GitHub CEO、现任 Meta AI 产品负责人 Nat Friedman 更看好个人 Agent。王认为，Meta 旗下应用每天有约 35 亿人使用，做面向普通人的 AI 产品才是公司的长处。 Meta 早在 2025 年就提出了「个人超级智能」的方向，OpenClaw 则让这一构想有了更具体的产品形态。今年 2 月，王和 Friedman 在深度体验 OpenClaw 后，分别向董事会提交备忘录。Friedman 写了两份，其中一份叫《Trust Is a Must》，强调个人 Agent 必须赢得用户信任。团队随后仅用一两周就拿出了 Muse 原型，连吉祥物 Jolly 和专属硬件 Muse Charm 的雏形都有了。不过，当时的产品很不稳定，偶尔能让人眼前一亮，大部分时候却连基本任务都做不好。 接下来几个月，团队反复调整模型。他们列出 100 多项必备能力，逐项设计测试，并设定上线门槛。有些模型版本已经通过约 80 项，剩下约 20 项仍不合格，只能继续训练。直到专门训练的 Muse Spark 1.3 版本全部达标，才过了这套评测。 Meta 高层把 Muse 视为全年最重要的产品之一，却始终没有大举扩充研发团队。王解释，大公司的产品很容易变成一堆人的想法拼在一起，每个产品经理都想往里面加点东西，最后做成一个大杂烩。Muse 从一开始就希望保持统一的产品体验，具体由 Friedman 主导把关。 王管理的 AI 研究团队也采用了类似的精简思路。他透露，自己目前有超过 200 名直属下属。TBD 团队的研究人员基本都直接向他汇报，中间没有层层设置人员管理岗位。各小组仍有技术负责人，负责决定技术方向。王坦言，自己算不上这 200 多人最好的管理者，但这些研究人员已经证明了自己的能力，不需要他事事过问，给他们足够的资源和自由就行。
OpenAI加入Meta、Sierra的Agent协议，首版草案提前公开
动察 Beating AI 快讯，Meta 与 Sierra 发起的个人 Agent 协议 PAP 公布首版 0.1 草案 Poppy，比原计划提前。OpenAI、Visa、Mastercard、PayPal 等 35 家企业新加入制定。PAP 要解决的是，个人 Agent 替用户办事时，企业如何确认它的身份、获得了哪些授权，以及能执行什么操作。 目前，很多 Agent 仍靠模拟真人操作网站，登录账号、点击按钮、填写表单。企业难以区分访问者是人还是 Agent，也无法单独限制它的操作。Poppy 规定，企业在网站公布统一格式的接入文件，列明登录方式、可用接口和企业客服 Agent 的入口。Agent 需要表明自身身份，访问用户账户时还须获得授权。 支持 PAP 的不同厂商 Agent，可以按同一套规则连接企业服务，通过网页、API 或企业自己的 Agent 办事，并在支持的渠道间延续同一次会话。企业仍需开放相应服务，但不用为每家 Agent 单独设计身份验证和授权流程。Sierra 此前现场演示过，Meta Muse 通过 PAP 找到房贷公司 Rocket 的 Agent。用户授权后，双方 Agent 协作完成了房贷预审批。 企业仍然掌握访问权限。比如，商家可以允许 Agent 发起退货，但禁止它修改用户保存的付款信息，也可以直接拒绝特定 Agent 接入。不过，Poppy 目前仍是可能修改的草案。虽然 Visa、PayPal 等支付公司参与制定，付款、主动通知等功能尚未纳入。
Meta、Sierra给AI Agent做「通行证」，Walmart、Shopify等参与制定
动察 Beating AI 快讯，客服 Agent 公司 Sierra 联合 Meta 发起 Personal Agent Protocol（PAP），Walmart、Shopify、Stripe、Genesys、Instinct 等公司共同参与制定。PAP 面向个人 AI Agent，让企业确认 Agent 的身份、它代表哪个用户，以及用户授权它做什么。 现在很多个人 Agent 仍靠模拟真人操作网页。它们打开网站、点击按钮、填写表单，很容易被验证码和反机器人系统拦住。Amazon 此前就禁止 Meta Muse 访问其购物网站。即使是 Muse 的合作方 Walmart，也会弹出真人验证挡住 Agent。 PAP 希望把这套身份和授权关系直接标准化。用户让 Agent 查询订单时，可以只开放读取权限；需要改订单或下单，再单独授权。企业也可以规定 Agent 能做哪些操作，以及通过网页、API 还是企业自己的 Agent 接入。 MCP 主要解决 Agent 怎么调用外部工具和数据，PAP 则处理 Agent 的身份、用户授权和企业权限。PAP 目前仍处于预览阶段，首个 v0.1 规范计划本月晚些时候公布。 同一天，Sierra 的竞争对手 Decagon 也开源了类似的 PACT 协议，并宣布加入 PAP 工作组。PACT 同样处理 Agent 身份和用户授权，用 A2A 连接个人 Agent 和企业 Agent，再通过 OAuth 完成用户授权。
Truist比较Meta Muse与OpenAI Dots：Meta先赢在分发，OpenAI更偏企业和复杂任务
Truist Securities认为，Meta正在新兴AI Agent市场取得早期优势，但这种优势主要来自其庞大的消费者用户基础和广告生态，而不是底层模型能力本身。相比之下，OpenAI和Google在开放式推理等能力上可能更强，但在产品定位和分发方式上，与Meta走的是不同路线。Meta的Muse和OpenAI新推出的Dots分别从两个方向切入市场。Muse首先面向普通消费者，并开始向小企业扩张；Dots则初期更偏向开发者和重度用户。两款产品都属于能够持续运行的AI Agent，可以使用电脑、记忆和已连接的应用程序，自主执行任务。（新浪财经）