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。