腾讯云端 Agent 让我提前体验 Meta Muse

2026年9月15日下午4:06Cassidy Shi

9月8日(当地时间),马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)在X上宣布了梅塔·穆斯(Meta Muse),这个个人代理可以24/7完成你的任务. 它是一个值得注意的支柱:随着Meta仍然在基础模型中追逐一个顶级位置,Muse是它的侧翼移动进入代理市场.

Meta的股票在接下来的两天里有了不错的起落,分析家将Muse设定为一个新的产品周期的开始,也是Meta的AI支出收益的关键一步.

但从此写起,缪斯仍然在等待名单后面.

发现:十美分光威拉

从公众的角度来判断,Muse通过在云中旋转一个代理,让每个用户得到24/7的处决. 一个好奇的用户,让我们把他称为我们这种人, 拿走了确切的关键词,"云层特工", 问他的人工智能。在结果中,吸引他注意的是Tencent's LightVela,它在云中经营着一个赫尔墨斯特工.

赫尔墨斯是此时的一位老熟人,以代理自学,自我进化,和记忆增强著称,其社区简介已经超过了OpenClaw. 与OpenClaw相比,赫尔梅斯强调自主学习和复杂任务执行:它将任务经验提炼成不断改进技能,通过子代理将工作平行化,并被优化为始终运行的云操作和符号效率.

(他的言语,他的人工智能的言语)

不管怎么样,一个赫尔墨斯特工在引擎盖下意味着特工经验的基本要素掌握在了好手中

他怎么知道是Tencent吗? "关于我们"的页面. 我们和3月份的OpenClaw免费安装运动是一伙的

免费审讯,他报名了为什么不呢? 注册很简单(WeChat、QQ或中国网站的电话号码), 如是知见.

云代理通常让你配置模型,频道, 和技能自己, 这有点麻烦。 LightVela的设定比预期的要轻.

他的试验计划得到了4500AI的积分,所以他根本不需要配置一个模型开始.

内置的聊天页面处理简单的QQA很好.

突然间,他要求代理商分析梅塔的股票为何在两天内攀升,这是一项简单的任务. 答复在不到两秒钟后开始流传,分析本身就被阻止。

引起他注意的是底部的符号计数器:这轮消耗了31,615个输入符号和743个输出符号,然而只有1个信用.

仅仅在简单的QQA上进行数学,他的实验功劳就达到了大约1.4亿个输入令牌和330万个输出令牌,都可用于实验期间.

他唯一的抱怨是:每次刷新时,聊天页面必须重新连接. 注意到,这是我们的名单上。

他之前在Codex本地运行了大量的自动化设备,但一旦笔记本电脑关闭或网络改变,它们就会死去,这对周末不想打开电脑的人来说是痛苦的. 一个云层特工应该完全解决这个问题;我们怀疑梅塔的投球背后也是同样的推理.

LightVela仪表板确实有一个有模板的列表任务页面,当然是相当基本的模板。

因此他为Meta的股价设置了监视器,部分是为了看Muse是否真的会迎来另一场辉煌的运行.

创造这个任务花费了4万多令牌,但只有2个信用. 从自由审判的角度来说,这是非常持久的。

8:30左右,他不想等待10:30的PM时刻表,于是他引发了一次手动运行来查看输出:

结果是满足了人们的期望,尽管他有一个疑问:在网页上读这些话有点麻烦。最好把代理与他的WeChat联系起来,并将结果推到那里,不需要每天访问网站。

他担心国际网站可能不支持WeChat整合. 没错

至于如何将任务结果推到WeChat上,他刚刚告诉了WeChat的经纪人. 他的首次尝试是7秒的语音信息,这需要近一分钟的时间发出,语音识别听到"WeChat"(QQ)是"卫星"(2000年). 我们也会记下来的

最终布局效果良好,整个锻炼耗资他不到10个积分,足够跑道推进了数天. 他还在仪表板上发现了Workbench和DeepSeek Harness,并计划与接下来的那些人一起玩.

他的终结建议在完全通过后:值得一试.