Meta的AI產品Muse上線後迅速走紅，不到兩週便登上美國應用下載榜首。據Sensor Tower統計，截至9月22日，累計下載量已超過250萬次。這是Meta在AI產品領域久違的一次出圈表現。

Meta執行長扎克伯格在與科技記者Alex Heath的對話中，詳細闡述了Muse背後的產品邏輯與戰略思考。他明確表示，個人AI Agent不能靠給現成模型增加一個產品介面來完成，模型必須從預訓練階段就開始學習理解使用者的長期目標，並判斷哪些資訊可以使用、哪些不能向外披露。

Muse與Meta AI、ChatGPT或Gemini式的一問一答有本質區別。使用者交給它的不是單個提示詞，而是一個專案或長期目標。後台的雲端虛擬機器讓Muse能夠操作計算機、登入服務並持續執行任務，圍繞使用者目標全天候工作。夜間，它還會整理當天的反思並寫入記憶，也能主動建議新的專案。扎克伯格舉例說，他讓Muse為和女兒玩的《文明》製作攻略，完成後Muse又建議把攻略擴充套件成講解不同文明歷史的學習材料，並直接在應用裡增加了頁面。

在隱私與許可權設計上，扎克伯格強調這是使用者敢把郵件、賬戶和私人資訊交給AI的前提。Meta計劃通過機密虛擬機器和獨立的憑據儲存，減少公司及核心Agent接觸使用者敏感資訊的機會。登入、付款和傳遞敏感資訊通常需要使用者批准，Agent只能獲得完成當前任務所需的最低許可權。Meta還邀請Signal創始人Moxie Marlinspike加入團隊，專門負責Muse的機密虛擬機器，目標是通過技術手段保證連Meta也無法讀取使用者雲端虛擬機器中的內容。

商業化方面，扎克伯格表示Muse一開始會提供每週1億token和一台虛擬機器的免費額度，使用者也可選擇付費訂閱。Meta正在與Stripe合作接入支付功能。長期來看，Meta預計可以從相關交易中收取很小比例的費用，且不一定由使用者支付，也可以由商家承擔。

在模型研發層面，扎克伯格提到在Llama 4偏離預期後，Meta轉向更精簡的核心研究團隊，並繼續增加算力投入。他認為，具備足夠技術實力、能在個人AI Agent領域做到最先進水平的公司可能不會超過十二家，但不同公司仍可在不同用途上做到最好。

扎克伯格還闡述了他對AI安全與技術擴散的主張。他認為，強大AI若只由少數機構掌握同樣會帶來風險，讓更多人獲得能力才能形成制衡。他以開源軟體為例，指出更多人能夠檢視、檢驗和修正程式碼，反而可能帶來更穩定的安全格局。