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深度实测:Muse 如何把 OpenClaw 变成千万用户的个人 Agent?

发布时间：2026-10-23 15:11:47 最近访问：2026-10-23 15:11:26

“同一套 Claw 内核，换一种方式与人相处。”

作者丨Rhea

编辑丨李娜岑峰

9 月 20 日前后，一条帖子在 X 上被大量转发。AI 应用联合创始人 Ansh Nanda 询问 Meta 新上线的个人 agent Muse，为什么它的系统文件与开源项目 OpenClaw 几乎相同。他为截图配上一句评价

Muse is LITERALLY OpenClaw for normies。 Muse 就是给普通人用的 OpenClaw。

“Muse is LITERALLY OpenClaw for normies”一帖在 X 上广泛传播，Friedman 次日回应。

开发者随后在 Muse 的工作区里找到了与 OpenClaw 同名的 SOUL.md、MEMORY.md。第二天 Meta 超级智能实验室产品负责人 Nat Friedman 就回应了：Muse 的代码从零构建，产品上深受 OpenClaw 启发。至于为什么沿用这些文件，他的解释是 OpenClaw 作者 Peter Steinberger “把这些东西做对了”。

Sarah Perez 写的《Meta admits Muse's likeness to OpenClaw isn't a coincidence》

我们在试用了 Muse 一段时间后发现，这个 APP 最大的创新和突破就来自于那些技术圈看不上的东西，开发者往往能自己手动搭建很多工具，但他们却忽略了一个事实：大多数人其实不会为了一项能力先学会一整套工具。

Muse 和 OpenClaw 用的是同一套个人 agent 范式，能力上其实没有什么代际差异。变化主要是在人和 agent 相处的方式上：OpenClaw 要人学机器，Muse 让机器学人。

“学习人”有两层意思。一个是学会了用户，它从已有的社交账户和旧助手的记忆里认识这个人。另一个是学会了人和人相处的方式，用一段一直在的对话、一个看得见样子的角色、一句来得及时的回应，把之前那些终端、配置文件和日志都换掉了。

这些东西过去都得用户自己先学会。本文结合笔者的实测，以及对 muse.ai 网页端公开资源和 Muse 安卓安装包的静态分析，看看 Muse 是怎样把这份学习成本挪走的。

muse 网页登录页面

同一份 SOUL.md：Muse 继承了什么

Muse 于 2026 年 9 月 8 日在美国上线，在 App、网页或 WhatsApp 里都能派活，App 关掉以后还在后台接着干。

拆开内核看，Muse 和 OpenClaw 是同一套结构：agent 运行框架、能上网的浏览器、定时任务、用 Markdown 存的记忆，还有一份定义“它是谁”的人格文件。安卓版连手机的叫法也沿用了 OpenClaw，代码里把手机叫作“节点”，云端下命令，手机去执行。所以说这些零件早就有了，只是 Meta 有一个近乎天才的产品经理把它们全做对了。

产品体验做得足够好就能吸引更多的人。大家熟悉的故事是上线两周，Muse 就登上了美区 App Store 免费榜第一。

我们在未登录状态下读取了 muse.ai 网页端公开下发的页面、脚本和界面翻译表，没有调用鉴权接口，也没有运行客户端。其中的简体中文界面文案表共 6,350 条，近九成已经译好，也就是说 Muse 还没在中文地区上线，中文界面倒是基本备齐了。这份文案表就像产品的词典，看得出它打算怎么跟用户说话。后来笔者又拿到了 Muse 的安卓安装包（12.0.0.14.169），同样只做了静态分析，没安装也没运行。包里的中文也译了近九成，只是还没统稿，有意思的是有几处把 agent 译成了“客服”。

右边是文案表的开头，一行一句界面文案。左边的 89%，就是从这 6,350 条里数出来的

这份继承一直延伸到第一次见面的仪式。OpenClaw 的 BOOTSTRAP.md 让 agent 在对话里醒来，和用户商量名字、气质和签名 emoji，再写进 IDENTITY.md。Muse 的身份文件存的也是这几样，项目代号叫 Hatch，意为孵化。

Muse 沿用了 OpenClaw 工作区的核心人格文件

都是同样的流程，OpenClaw 是在终端里面搞定，Muse 却把它搬进了角色定制界面。Meta 留下了开源社区摸索出来的骨架，但是骨架之外的体验几乎全部重写。我们稍微总结一下，可以把重写的部分拆成五个从用户身上挪走的相处成本。

安装成本
选择成本
学习成本
监看成本
自我介绍成本

后文将对这几部分展开详细描述。

安装成本：一台用户看不见的电脑

OpenClaw 的第一道门槛是一台电脑，你得自己准备、自己配置、自己维护。扎克伯格的判断是，不会有几十亿人买一台 Mac Studio 回家自己配。

Muse 给每个用户一台电脑但是不需要用户自己去运维（天知道 openclaw 的运维有多花时间！）。你只需要用 Meta 账号一登录，同一账户中心下的 Facebook、Instagram 和 Threads 就自动连上了。背后的云端电脑平时不露面，只在需要的时候冒出一张浏览器卡片，或者一个请用户接管的按钮。

唯一需要用户做的就只是打开 muse.ai 网页，或者下载 muse APP.（当然国内用户需要的做的远远不止这些）

云端电脑平时不可见，只在需要时

以浏览器卡片或接管请求的形式出现

选择成本：第一件事让 Muse 先开口

其实能力越宽，空白输入框越难填。几乎所有 Agent 产品都会面临这个问题：第一件事到底该让 agent 做什么？

Muse 的办法是自己先开口。“点子”页列出它能替用户办的事，点一下“Let's do it”就开工；“动态”是它按自己的节奏写的短帖和播客；“目标”留给长期的事，它先问清楚，再排计划、定期汇报。

Muse 根据已掌握的信息，主动提出可以替用户完成的事

动态页的冷启动产品体验也做得很好。用户第一次看到动态页，会先看到一段提示，说明这里是干什么的、有什么价值。什么用户信息都没有的时候去浏览，看到的是一些功能说明和状态提示，但它没有直接留白，而是巧妙地用未来会出现的帖子的形态来介绍功能。动态页还支持修改 prompt，也就是说用户可以看到这个动态页是怎么运作的，你甚至可以直接修改它的运作方式。

动态页冷启动时不留白，用未来帖子的样子介绍自己

还把运作方式交给用户修改

Meta 给用户安排的第一件事跟钱有关。

首席AI官Alexandr Wang在X上发起#MuseMoneyChallenge，让 Muse 帮用户省下 1,000 美元。用户不用先弄懂 agent 是什么，看得懂账单就行。

Meta 把“帮用户省钱”设计为 Muse 的第一项任务

我们在网页静态逆向中发现，其实用户还没开口，Muse 已经在创建虚拟机时给自己定好了一个默认目标。空白页的口吻也像交朋友：“随着我们彼此了解，会逐渐呈现。”

空白页的文案，写的是一段关系的开端

学习成本：就像给朋友发消息一样

Muse 设计总监 Alex Cornell 说，团队一直拿同一个问题来校准：如果用户是在跟另一个人说话，这件事该怎么运作？

Agent 于是被放在屏幕顶部，像通讯录里的一个联系人。主对话只有一个，就像微信里跟一个人只有一个窗口。发出请求，Muse 先回一个 👍，再去后台干活。

Muse 先确认收到，再进入后台执行

交互方式接近给朋友发消息

这种取舍在用词上最明显。笔者统计了 6,350 条中文界面文案的关键词：

据 6,350 条中文界面文案统计。“目标”已剔除“目标位置”等技术义项；统计反映界面用词，不代表使用频率

开发者的概念都还在但只是被埋得越来越深了。MCP 一共只出现 6 次，全在第三方提交连接器送审的表单里，插件连一次都没有出现。需要的工具还不存在时官网的说法是“智能体会为你创建该工具”。

安卓安装包里已经写好了这句话的样子。用户说一句“我想创建一个关于…的空间”，Muse 就去搭一个页面，搭好以后放进 App 的标签栏，引导语就写的是“打造你的专属应用”。

今年 3 月 OpenClaw 最火的时候，笔者有过一个判断：skill、MCP 是开发者的概念，普通用户没必要懂。可 OpenClaw 和国内好几家 agent 产品，还是建起了技能商店。其实也可以理解，人们总会迫不及待的把熟悉的概念往新事物上套用，因为传统互联网的「商店」「生态」概念已经被这些大厂的产品经理玩的烂熟于心，但新的技术需要的是全新的思考方式，而不是一个粗暴的套用。

笔者斗胆猜测，接下来会有很多模仿 muse 的产品出现，一定有人在里面还继续保留「商店」的概念，不管是 skill 商店还是 MCP 商店还是 Agent 商店。船大了难掉头，人的思维也是一样的，我们习惯在熟悉的东西里面找安全感，这也无可厚非，高手对局都是你下你的，我下的我的，反正市场会用脚投票。

App Store 的前提是用户自己当组装者，agent 时代组装交给了 agent，再把技能商店摆到用户面前，“人学机器”就从后门溜了回来，好比餐馆在点菜前先请客人挑锅铲。Muse 面向普通用户的那一层连一个 skill 都没有，甚至用了半天我们才发现原来根本不用选择模型，或者类似「快速」「专家」这样的档位。

不过 skill 并没有消失。安卓安装包里，管连接器的那部分代码就叫 skills，足足 647 个文件，到了界面上一律改叫“连接器”，“技能”“插件”“MCP”一次都没出现。锅铲一把没少，全收进了后厨。

同样被收进后厨的还有操作。比如同样是让 agent 用手机发短信，OpenClaw 的文档要求管理员先把 sms.send 写进网关配置的白名单，Muse 安卓版只会在手机上弹一句“Muse 想用你的手机发送一条短信”，点一下就放行，也可以设成始终允许。

再回到那场出生仪式。Muse 的默认形象 Jolly 是个奶油色、带腮红的毛绒角色，用户可以给它改名、换装、挑声音。

Muse 让用户给 agent 起名、换装

配置过程被设计成一次角色定制

在逆向中我们观察到选声音的流程用 Muse 的第一人称写成：“我们来找找我的声音吧！”一个配置动作，写成了角色在找自己。

挑选音色被写成 Muse 寻找自己声音的过程

刚开始用 Muse 的时候，我被它引导着设置头像。它不仅做好了几个可以选择的风格，而且会默默在后台帮你把头像做成一个会动的动漫卡通形象，这个体验非常超预期。一次直出的效果已经非常非常惊艳了。

监看成本：抱着笔记本的 Jolly

大多数 agent 靠转圈动画和滚动的思考过程表示“正在处理”。Muse 把它分成三层：普通用户看表情，想多知道的看任务清单，工程师翻原始日志。最上面一层交给 Jolly，执行任务时它抱起小笔记本，生成媒体时捧起一颗光球。

笔者实机截图

我们在逆向工程中观察到界面文案里还有“内部设置”和标着“Meta 专用”的声音选项，管语音识别后端、通话工具模型这类工程参数，还有调试工具。

三层状态之下，还有一层只给内部团队的控制面

自我介绍成本：认得出，但不套近乎

OpenClaw 认识用户靠一份 USER.md 模板，要么手填，要么在对话里慢慢攒。Muse 也留着这份 USER.md，安卓版的目标页就从里面读用户资料。我们在逆向工程中观察到 Muse 给搬家的用户备好了一段发给旧助手的提示词，请它“整理一份关于我的便携式记忆快照”，每条一句有依据的事实，拿不准的标“推断”。新助手替用户给旧助手写了一封交接信。

Muse 替用户写好的搬家提示词，连该省略什么都交代了

比认识用户更难的其实是分寸。同一段提示词还交代健康状况、财务细节、心理健康这类信息除非用户明确要求，否则不收。Muse 读入旧记忆时，也被要求“跳过任何短暂或敏感的内容”。

分寸也写进了它的手机工具里面，安卓版拨号工具的说明写得很清楚：替用户开口、跟对方说话的那个通话工具只给商家用。打给家人和朋友的话 Muse 只负责拨号，开口的还是用户自己。发短信也是这样，群发或者带附件的，它只起草，最后那一下由用户自己按。

一见如故之后，能否日久生情？

Sensor Tower 9 月的数据里，Muse 次日留存接近 ChatGPT 的两倍，但是掉得也快，第 8 到 9 天就被反超。也就是说也许第一次被接管的体验很棒，但是人们的事情是零碎的，要想一直服务用户还是得看怎么运营 AI 自身的能力。

最近刚好有个周末我有一个去呼和浩特的出行计划。

浏览动态的时候，在各种我感兴趣的资讯里，呼和浩特出行的相关信息时不时就会更新出来，这就让我非常自然地刷到这些信息，而不是被动地接受一条无聊的通知。

Muse 还会把这些信息直接做成可视化的卡片，虽然不怎么好看，但确实已经非常够用了。资讯和通知在这里巧妙地合并了，用起来非常舒服。动态页的节奏也掌握得很好，并不是你主动刷新，它就会给你一大堆没看过的新内容，显然这里的目的不是为了留存。

出行信息混在感兴趣的资讯里自然出现

资讯和通知合成了一件事

该打扰我的时候，它也不含糊。Muse 从我的邮箱里找到有必要通知我的信息，直接通知了我，甚至让我很诧异它怎么能通知得这么准。

Muse 从邮箱里挑出值得打扰用户的那一条

WorkBuddy 在工位，个人 Agent 在路上

workbuddy 目前的布局是围绕办公场景来搭建

国内日活最高的办公 agent 是腾讯 WorkBuddy（花旗研报估算超过 1,300 万）。

笔者拆过它的安装包，内核文件以腾讯的编程 agent CodeBuddy 命名。Muse 的安卓安装包里，程序认的也还是 OpenClaw 那几个人格文件。两家都是从开发者工具长出来的。不同的是 WorkBuddy 主打你的职场超能力，把能力分成 Skill、专家、专家团三级，用户得当那个给项目配人的主管。在工位上这说得通，但换到家里很少有人愿意为了订一张票先当一回主管。

两份安装包，都看得出是从开发者工具长出来的

两家走得最近的地方是关于怎么处理支付的问题，也就是说 Agent 迟早要帮助人消费或支付，所以这件事应该从一开始就考虑到，我们来看看两家的思路和行动。

WorkBuddy 内置了微信支付 AI 专属卡，挂在用户的微信支付账号下，和零钱分开，支付指令交给确定性的程序处理，原始指令不给模型看。这套护栏在笔者横测过的三家办公 agent 里写得最认真。Muse 安卓安装包里也有一张 Link 虚拟卡，智能体并不会看到你的信用卡。碰到钱的时候，两家的都是选择单开一个账户。

但要是真的去点一杯咖啡其实还难以做到。在早一点的时间我们测过 workbuddy，笔者直接问 WorkBuddy 能不能帮忙点咖啡，它想了很久，扣掉 14 个积分后回答做不了。笔者自己连上“美团生活助手”、绑好账号，又来回几轮，到手的是一张到店团购券，糖度和冰量这些日常非常方便选择的东西全靠打字来说。该连哪个服务、绑哪个账号，都得用户自己先知道，像走一遍采购流程。

WorkBuddy 最后下成的是一张到店团购券

钱之外，两家的规矩就分开了。WorkBuddy 的规矩落在文件和钱包上。它跑在用户自己的电脑上，沙箱允许读整块硬盘，写只限临时目录，真实文件要逐个授权。Muse 多出来的规矩落在人身上。前文写过，对商家它能替用户开口，对家人朋友只拨号。

WorkBuddy 照着一张组织架构图搭，Muse 照着一张亲疏远近的关系图搭。

六项里只有来路相近，其余五项各走各的路

放回国内看，组织架构那张图早就是公共设施了，企业微信、钉钉、飞书谁都能接进去。在千问办公的自研代码里，企业微信出现的次数比阿里自家钉钉多出近一倍。

据报道，能替用户在微信里给人发消息的“小微”6 月开始灰度，到 10 月中旬还没全量，蚂蚁“灵光”新版和字节“小豆”也都还没正式上线。笔者推断，国内办公 agent 已经上了三家、个人 agent 马上也会出。

下一个突破点在哪里

Muse 的成功精髓在于把 Agent 背后那些复杂的概念简化成了大众都可上手的地步，随着广大的用户低成本上手，越用越深入，往后个人 agent 的几个方向也许能管中窥豹一番：

第一，新的应用商店会长成“点子”的样子。货架上摆的会从一项项技能变成一件件替用户想好的事。谁能让点子页变成商家抢着上的位置，谁就握住了 agent 时代的分发入口。
第二，多 agent 协作会藏到一个联系人背后。用户要的是一个固定的说话对象并不是一堆助理。安卓安装包里已经有子智能体了，它们只在状态栏露一行字，比如“3 个子智能体工作中”。身体也一样，手机、眼镜、家里的小设备都在陆续接进来，跟用户说话的始终是同一个名字。
第三，个人 agent 会从我的走向我们的。界面文案显示，Meta 做过一套共享智能体，从用户的 Muse 里分出一个有边界的版本给别人用，如今新建入口已经停用。10 月 20 日，Muse 的分享链接也被暂停了，起因是安全公司 Claroc 发现，6,800 多个分享页能从公开的 DNS 记录里查到（据 Ars Technica）。门开过又关上了，关上的还不止一扇，可安卓安装包里又备好了新的，用户可以邀请别人查看自己的“空间”。需求是客观存在的，毕竟我们家里的事很少只关乎一个人。
第四，长期留存靠的是高频的日常小事。省下 1,000 美元的宣传比较偏向于运营层面，能换来一次转发，如果第九十天还愿意打开它，靠的肯定是无数件生活小事的体验提升。