Meta如何造出爆款Muse？不到200人開發，100多項測試全部過關才上線

動察 Beating AI 快訊，Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 在最新採訪中談起 Muse 的研發過程。這款能替用戶辦事的個人 AI Agent，從原型到上線花了七個月，負責模型和產品的核心團隊不到 200 人。

今年年初，Anthropic 在編程 Agent 領域遙遙領先，業內不少人認為，編程才是高級 AI 最重要的應用方向。但王和前 GitHub CEO、現任 Meta AI 產品負責人 Nat Friedman 更看好個人 Agent。王認為，Meta 旗下應用每天有約 35 億人使用，做面向普通人的 AI 產品才是公司的長處。

Meta 早在 2025 年就提出了「個人超級智能」的方向，OpenClaw 則讓這一構想有了更具體的產品形態。今年 2 月，王和 Friedman 在深度體驗 OpenClaw 後，分別向董事會提交備忘錄。Friedman 寫了兩份，其中一份叫《Trust Is a Must》，強調個人 Agent 必須贏得用戶信任。團隊隨後僅用一兩週就拿出了 Muse 原型，連吉祥物 Jolly 和專屬硬件 Muse Charm 的雛形都有了。不過，當時的產品很不穩定，偶爾能讓人眼前一亮，大部分時候卻連基本任務都做不好。

接下來幾個月，團隊反覆調整模型。他們列出 100 多項必備能力，逐項設計測試，並設定上線門檻。有些模型版本已經通過約 80 項，剩下約 20 項仍不合格，只能繼續訓練。直到專門訓練的 Muse Spark 1.3 版本全部達標，才過了這套評測。

Meta 高層把 Muse 視為全年最重要的產品之一，卻始終沒有大舉擴充研發團隊。王解釋，大公司的產品很容易變成一堆人的想法拼在一起，每個產品經理都想往裡面加點東西，最後做成一個大雜燴。Muse 從一開始就希望保持統一的產品體驗，具體由 Friedman 主導把關。

王管理的 AI 研究團隊也採用了類似的精簡思路。他透露，自己目前有超過 200 名直屬下屬。TBD 團隊的研究人員基本都直接向他匯報，中間沒有層層設置人員管理崗位。各小組仍有技術負責人，負責決定技術方向。王坦言，自己算不上這 200 多人最好的管理者，但這些研究人員已經證明了自己的能力，不需要他事事過問，給他們足夠的資源和自由就行。