騰訊雲端 Agent 讓我提前體驗 Meta Muse

2026年9月15日下午4:06Cassidy Shi

9月8日(當地時間),馬克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)在X上宣佈了梅塔·穆斯(Meta Muse),這個個人代理可以24/7完成你的任務. 它是一個值得注意的支柱:隨著Meta仍然在基礎模型中追逐一個頂級位置,Muse是它的側翼移動進入代理市場.

Meta的股票在接下來的兩天裡有了不錯的起落,分析家將Muse設定為一個新的產品週期的開始,也是Meta的AI支出收益的關鍵一步.

但從此寫起,繆斯仍然在等待名單後面.

發現:十美分光威拉

從公眾的角度來判斷,Muse通過在雲中旋轉一個代理,讓每個用戶得到24/7的處決. 一個好奇的用戶,讓我們把他稱為我們這種人, 拿走了確切的關鍵詞,"雲層特工", 問他的人工智能。在結果中,吸引他注意的是Tencent's LightVela,它在雲中經營著一個赫爾墨斯特工.

赫爾墨斯是此時的一位老熟人,以代理自學,自我進化,和記憶增強著稱,其社區簡介已經超過了OpenClaw. 與OpenClaw相比,赫爾梅斯強調自主學習和複雜任務執行:它將任務經驗提煉成不斷改進技能,通過子代理將工作平行化,並被優化為始終運行的雲操作和符號效率.

(他的言語,他的人工智能的言語)

不管怎麼樣,一個赫爾墨斯特工在引擎蓋下意味著特工經驗的基本要素掌握在了好手中

他怎麼知道是Tencent嗎? "關於我們"的頁面. 我們和3月份的OpenClaw免費安裝運動是一夥的

免費審訊,他報名了為什麼不呢? 註冊很簡單(WeChat、QQ或中國網站的電話號碼), 如是知見.

雲代理通常讓你配置模型,頻道, 和技能自己, 這有點麻煩。 LightVela的設定比預期的要輕.

他的試驗計劃得到了4500AI的積分,所以他根本不需要配置一個模型開始.

內置的聊天頁面處理簡單的QQA很好.

突然間,他要求代理商分析梅塔的股票為何在兩天內攀升,這是一項簡單的任務. 答覆在不到兩秒鐘後開始流傳,分析本身就被阻止。

引起他注意的是底部的符號計數器:這輪消耗了31,615個輸入符號和743個輸出符號,然而只有1個信用.

僅僅在簡單的QQA上進行數學,他的實驗功勞就達到了大約1.4億個輸入令牌和330萬個輸出令牌,都可用於實驗期間.

他唯一的抱怨是:每次刷新時,聊天頁面必須重新連接. 注意到,這是我們的名單上。

他之前在Codex本地運行了大量的自動化設備,但一旦筆記本電腦關閉或網絡改變,它們就會死去,這對週末不想打開電腦的人來說是痛苦的. 一個雲層特工應該完全解決這個問題;我們懷疑梅塔的投球背後也是同樣的推理.

LightVela儀表板確實有一個有模板的列表任務頁面,當然是相當基本的模板。

因此他為Meta的股價設置了監視器,部分是為了看Muse是否真的會迎來另一場輝煌的運行.

創造這個任務花費了4萬多令牌,但只有2個信用. 從自由審判的角度來說,這是非常持久的。

8:30左右,他不想等待10:30的PM時刻表,於是他引發了一次手動運行來查看輸出:

結果是滿足了人們的期望,儘管他有一個疑問:在網頁上讀這些話有點麻煩。最好把代理與他的WeChat聯繫起來,並將結果推到那裡,不需要每天訪問網站。

他擔心國際網站可能不支持WeChat整合. 沒錯

至於如何將任務結果推到WeChat上,他剛剛告訴了WeChat的經紀人. 他的首次嘗試是7秒的語音信息,這需要近一分鐘的時間發出,語音識別聽到"WeChat"(QQ)是"衛星"(2000年). 我們也會記下來的

最終佈局效果良好,整個鍛鍊耗資他不到10個積分,足夠跑道推進了數天. 他還在儀表板上發現了Workbench和DeepSeek Harness,並計劃與接下來的那些人一起玩.

他的終結建議在完全通過後:值得一試.