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实测 | 一见如故：Muse带着 OpenClaw杀回来了

实测 | 一见如故：Muse带着 OpenClaw杀回来了 AI科技评论
2026-10-26
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导读：Muse 拆解：同一套 Claw 内核，如何换一种方式与人相处。
Muse 拆解：同一套 Claw 内核，如何换一种方式与人相处

作者丨Rhea
编辑丨李娜 岑峰

引言：Muse 就是给普通人用的 OpenClaw

9 月 20 日前后，AI 应用联合创始人 Ansh Nanda 在 X 上指出，Meta 新上线的个人 Agent Muse 系统文件与开源项目 OpenClaw 几乎相同，并评价道：“Muse is LITERALLY OpenClaw for normies（Muse 就是给普通人用的 OpenClaw）。”该观点迅速传播。
开发者随后在 Muse 工作区中发现了与 OpenClaw 同名的 SOUL.md、MEMORY.md 等文件。次日，Meta 超级智能实验室产品负责人 Nat Friedman 回应称，Muse 代码从零构建，但产品设计深受 OpenClaw 启发。他坦言沿用这些文件是因为 OpenClaw 作者 Peter Steinberger “把这些东西做对了”。
试用发现，Muse 的核心突破在于降低了技术门槛。OpenClaw 要求用户“学机器”，而 Muse 让“机器学人”。它通过社交账户记忆、拟人化对话角色和及时响应，替代了复杂的终端配置和日志查看。本文结合实测及对 muse.ai 网页端、安卓安装包的静态分析，解析 Muse 如何消除用户的使用成本。
Muse 网页登录页面

01 同一份 SOUL.md：Muse 继承了什么

Muse 于 2026 年 9 月 8 日在美国上线，支持 App、网页及 WhatsApp 多端交互，且具备后台持续运行能力。其内核结构与 OpenClaw 高度一致：包含 Agent 运行框架、联网浏览器、定时任务、Markdown 格式的记忆存储以及定义人格的文件。安卓版甚至沿用了 OpenClaw 将手机称为“节点”的代码逻辑，由云端下发指令，手机端执行。
凭借优秀的产品体验，Muse 上线两周即登顶美区 App Store 免费榜。对 muse.ai 网页端及安卓安装包（12.0.0.14.169）的静态分析显示，其中文界面文案已准备近九成，尽管尚未在中文地区正式推出。文案表揭示了产品的沟通策略，例如将部分 Agent 概念译为更通俗的词汇。
右侧为文案表示例，左侧数据显示 6,350 条文案中近 89% 已完成翻译
Muse 保留了 OpenClaw 的身份初始化流程（代号 Hatch），包括命名、气质设定等，但将其从终端命令行迁移至图形化的角色定制界面。Meta 保留了开源社区的骨架，重写了外层体验，主要消除了以下五项用户成本：
  • 安装成本
  • 选择成本
  • 学习成本
  • 监看成本
  • 自我介绍成本

安装成本：一台用户看不见的电脑

OpenClaw 需要用户自行配置和维护本地电脑环境，门槛极高。Muse 则为每位用户提供了一台无需运维的云端电脑。用户只需通过 Meta 账号登录，即可自动连接 Facebook、Instagram 和 Threads。云端基础设施平时隐藏，仅在需要时以浏览器卡片或接管请求的形式出现，极大降低了部署难度。
云端电脑平时不可见，仅在需要时以浏览器卡片或接管请求形式出现

选择成本：第一件事让 Muse 先开口

针对 Agent 产品常见的“空白输入框困境”，Muse 采取主动引导策略。“点子”页列出可执行任务，“动态”页展示 Agent 生成的短帖和播客，“目标”页则用于长期规划。这种设计避免了用户面对空白界面的无措感。
Muse 根据已掌握信息，主动提出可替用户完成的任务
冷启动阶段，动态页通过模拟未来帖子形态来介绍功能，而非留白，并允许用户修改 Prompt 以调整运作方式。此外，Meta 发起 #MuseMoneyChallenge，将“帮用户省钱”作为首个任务，降低了用户的认知负担。
Meta 将“帮用户省钱”设计为 Muse 的首项任务
逆向分析发现，Muse 在创建虚拟机时已预设默认目标，空白页文案采用交友口吻，旨在建立初步关系。
空白页文案旨在开启一段关系

学习成本：就像给朋友发消息一样

Muse 团队以“如果用户是在跟另一个人说话，这件事该怎么运作？”为校准标准。Agent 被设计为通讯录中的单一联系人，主对话窗口唯一。发出请求后，Muse 先回复确认表情，再后台执行，交互逻辑接近日常聊天。
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
界面文案极力淡化技术术语。统计显示，MCP 仅出现 6 次，插件相关词汇未出现。当工具缺失时，系统提示“智能体会为你创建该工具”，并在安卓包中实现了自动搭建页面并放入标签栏的功能，引导语为“打造你的专属应用”。
基于 6,350 条中文界面文案的关键词统计。注：“目标”已剔除技术义项
Muse 摒弃了“技能商店”概念，将连接器代码统一封装在后端，界面上仅显示“连接器”。权限管理也更为简化，如发送短信仅需用户点击授权，无需配置白名单。
角色定制方面，Muse 提供默认形象 Jolly，允许用户改名、换装、选声音。配置过程被包装为角色寻找自我的互动体验，如“我们来找找我的声音吧！”。头像设置还能自动生成动态动漫形象，提升了预期体验。
Muse 让用户给 Agent 起名、换装，配置过程被设计成一次角色定制
挑选音色被写成 Muse 寻找自己声音的过程

监看成本：抱着笔记本的 Jolly

Muse 将状态反馈分为三层：普通用户看 Jolly 的表情动画（如抱笔记本、捧光球），进阶用户看任务清单，工程师可查看原始日志。这种分层设计既满足了大众的情感需求，又保留了专业调试入口。
笔者实机截图
逆向工程还发现了仅限内部使用的控制面，包含语音识别后端参数及调试工具。
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

Muse 保留了 USER.md 用于存储用户资料，并提供迁移工具。它能生成一段提示词，帮助用户从旧助手中提取“便携式记忆快照”，并自动过滤敏感或不确定的信息。
Muse 替用户写好的搬家提示词，连该省略什么都交代了
在分寸把握上，Muse 设定了严格边界。通话工具仅允许对商家使用，对亲友仅负责拨号；短信群发或带附件时仅起草内容，最终发送需用户确认。这种设计体现了对个人隐私和社交礼仪的尊重。

02 一见如故之后，能否日久生情？

Sensor Tower 数据显示，Muse 次日留存率接近 ChatGPT 的两倍，但第 8-9 天被反超。这表明初始体验虽佳，但长期留存依赖于持续的价值提供。
Muse 通过“动态”页将资讯与通知融合。例如，在用户有出行计划时，相关信息会自然混入资讯流中，以可视化卡片呈现，既不打扰又具实用性。同时，它能从邮箱中筛选重要信息进行精准通知，展现了良好的节奏掌控能力。
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
Muse 从邮箱里挑出值得打扰用户的那一条

03 WorkBuddy 在工位，个人 Agent 在路上

国内办公 Agent 代表 WorkBuddy 日活超 1,300 万，其内核源自腾讯 CodeBuddy。与 Muse 类似，WorkBuddy 也源于开发者工具，但侧重职场场景，采用 Skill、专家、专家团的层级结构，要求用户像主管一样分配任务。
WorkBuddy 目前的布局是围绕办公场景来搭建
在支付安全方面，两家均采取隔离措施。WorkBuddy 内置微信支付 AI 专属卡，指令由确定性程序处理；Muse 则使用 Link 虚拟卡，智能体不直接接触信用卡信息。
然而，在实际生活场景如点咖啡中，WorkBuddy 仍显繁琐，需用户手动连接服务、绑定账号，最终仅能生成团购券。相比之下，Muse 的规则更侧重于人际关系边界，而 WorkBuddy 侧重于文件和钱包的安全管控。
两份安装包，都看得出是从开发者工具长出来的
WorkBuddy 遵循组织架构图，接入企业微信、钉钉等公共设施；Muse 则遵循亲疏远近的关系图。随着国内个人 Agent 产品的陆续上线，市场格局将进一步清晰。
WorkBuddy 最后下成的是一张到店团购券
六项里只有来路相近，其余五项各走各的路

04 下一个突破点在哪里

Muse 的成功在于将复杂技术转化为大众可用的产品。展望未来，个人 Agent 可能在以下方向取得突破：
  • 应用商店形态演变：从技能货架转向“点子”分发，谁能占据点子页入口，谁就掌握了分发权。
  • 多 Agent 协作隐形化：用户只需面对一个固定联系人，后台的子智能体和多设备协同对用户透明。
  • 从“我的”走向“我们的”：共享智能体需求客观存在，尽管目前因安全问题暂停分享功能，但家庭等多人场景的协作将是重要方向。
  • 长期留存依赖高频小事：相较于营销噱头，解决日常生活中的琐碎小事才是提升长期留存的关键。
共享智能体的创建入口已停用，现有的只能查看和撤销

看山三重境界

对于资深开发者而言，Muse 的技术并不新鲜，但其产品化能力证明了新技术与大众之间存在巨大鸿沟。Meta 的成功体现在“看山三重境界”的跨越：
  • 看山是山：Muse 与 OpenClaw 共享核心文件与初始化仪式。
  • 看山不是山：OpenClaw 要求用户适应机器，Muse 让机器适应人。
  • 看山还是山：Muse 依然是 OpenClaw 的内核，但 Meta 为其修建了一条普通人易于通行的道路。
那份 SOUL.md 依然存在于 Muse 中，但大多数用户无需触碰。Meta 做对的，正是将复杂性隐藏于无形。

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