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Muse上线一个多月后，Meta的首席AI官Alexandr Wang（汪滔）终于公开讲述了这款产品的开发历程。

10月11日，知名播客主持人David Senra发布了长达72分钟的专访，标题为《Creating Muse: The Fastest-Growing AI Product Since ChatGPT》。

此次采访披露了许多此前未曾公开的细节。

例如，Muse的雏形源于汪滔和Nat Friedman在玩OpenClaw时的灵感，两人仅用一两周就制作出了原型；这款后来登顶美国App Store榜首的产品，其模型和产品团队总人数不足200人。

此外，汪滔还谈到了他疯狂营销的原因、扎克伯格在Llama 4失利后打来的电话，以及Meta为何选择消费级Agent而非跟随行业热潮开发Coding Agent。

几天前，《纽约时报》报道称，扎克伯格曾在Muse存在安全隐患的情况下，亲自决定推动产品发布。

而在这次采访中，负责Muse开发的汪滔则讲述了这款产品从实验阶段到正式上线的另一面。

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Muse的故事实际上始于2025年6月。

当时，Meta已确立Personal Superintelligence（个人超级智能）的战略方向，旨在让每个人拥有自己的超级智能。但这一愿景如何落地到具体产品，尚无明确答案。

直到2026年初，OpenClaw的出现改变了局面。

汪滔回忆，Nat Friedman是Meta超级智能实验室中最早尝试OpenClaw的人之一。

Friedman投入其中，甚至让OpenClaw接入家中监控摄像头，监督自己是否按时喝水。汪滔形容这种体验介于恐怖与狂喜之间。

随后，Friedman将一套心理分析Prompt分享给了汪滔。这套Prompt能让Agent综合用户的邮件、照片等个人信息，进行连续多轮心理分析。汪滔试用后深感震撼，感觉一次AI体验相当于三年心理咨询。

这些经历让两人逐渐意识到，个人Agent可能就是Meta一直在寻找的产品形态。

2026年2月，汪滔和Friedman分别撰写了内部备忘录。Friedman的两份文件标题为《The Claw is the Law》（龙虾就是法则）和《Trust is a Must》（信任不可或缺）；汪滔则写道，超级Agent在某种意义上可能是消费产品的终极形态。

之后，团队仅用一到两周时间就制作出Muse的早期原型，并向Meta董事会进行了演示。

有趣的是，当时原型中已包含Muse的吉祥物JollyBot，以及Muse Charm硬件的早期版本。

当然，从原型到正式产品仍有很长的路，团队随后又花了约七个月才将Muse推向市场。

至于为何选择个人Agent而非当时更热门的Coding Agent，汪滔也给出了解释。

2026年2月，Claude在编程领域的领先让整个行业感到紧张。汪滔回忆，当时许多人认为Coding Agent是AI行业唯一值得争夺的方向。

但Meta最终决定不跟风。

汪滔认为，**Meta最擅长的一直是消费级产品。**Instagram围绕兴趣，WhatsApp和Facebook连接朋友家人，Meta旗下应用每天覆盖约35亿用户。

在他看来，AI能帮助人们完成不得不做的工作，释放时间去做真正想做的事，而这正是Meta熟悉的领域。

方向确定后，团队开始围绕个人Agent训练模型。

汪滔透露，他们有一张包含100多项的表格，列出了Muse必须具备的具体行为和能力，每项都有相应的评测标准和上线门槛。

此前的一些模型版本虽已满足约80项标准，但仍有约20项未达标。团队继续训练，直到Muse Spark 1.3的一个版本满足所有上线标准，才决定正式发布。

关于Muse的上线时间，还有另一段故事——早在今年5月，Muse已基本完成。但为了完善安全机制，扎克伯格坚持让团队再等。

Muse团队成员Vu Tran在9月9日的帖子中回忆，自己当时站在另一边。他作为YC创业者，习惯“先发布再迭代”，希望抢在竞争对手之前推出Muse。但扎克伯格坚持延迟发布，优先解决隐私和安全问题。

直到8月，一家仅有14名员工的AI创业公司Instinct突然走红。

10月9日，《纽约时报》援引三位知情人士报道，担心被抢走先机的扎克伯格召集汪滔和Friedman开会，最终决定：尽管Muse仍有风险，但可以上线。

不过，Meta否认竞争压力促使扎克伯格提前发布Muse的说法，强调公司此前主动推迟数月正是为了完善安全机制。

回到汪滔的采访，Muse的研发团队相当精简。

汪滔透露，包括模型和产品开发在内，Muse整个团队不到200人。

他认为，打造优秀产品必须拥有统一设计思路。如果每个产品经理都想塞入自己的想法，最终会变成拼凑出的弗兰肯斯坦。

在这件事上，Nat Friedman发挥了核心作用。

汪滔甚至表示，如果必须找出最能代表Muse整体产品设计思路的人，那一定是Friedman。

去年7月3日，刚加入Meta的Friedman曾在X上写道：“我的工作是打造出色的AI产品，让数十亿人喜欢使用。这不会一蹴而就。”

一年多后，9月10日Muse上线，他转发了自己当初的入职宣言，并配文：“I hope you like it!”

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产品完成后，另一个问题是如何让更多人知道Muse。

Meta本身不缺乏流量，但汪滔认为，当今AI行业每天都有大量新模型和新产品发布，即使Meta有足够的分发能力，也未必能让用户真正关注Muse。

于是，他开始在X上疯狂发帖。

采访中，汪滔毫不避讳自己的营销目的：他希望吸引更多注意，并让Meta重新变得酷起来。

他甚至承认，有段时间开会时无法集中注意力，因为脑海中冒出梗后，就迫不及待地想发出去。

汪滔说，Muse发布后Friedman曾调侃他，本以为这一周能学到很多关于Muse用户的事情，结果主要学到了Alex脑子里装着什么。

至于这些梗图带来了多少增长，汪滔没有给出明确数字，但他认为这确实让Muse获得了更多讨论。

JollyBot也在Muse的营销中发挥了重要作用。这个小吉祥物可被放入各种场景，汪滔记得，一次上班路上，他生成了一张JollyBot拎公文包上班的图片，配上周一上班的梗。

那时他意识到，这个小家伙几乎能出现在任何情境中。当用户在社交媒体分享Muse完成任务截图时，JollyBot也会出现在画面中，让人一眼认出这是Muse。

汪滔还分享了一个案例：他的一位朋友经营着价值约1000亿美元的公司，有一次将身份证件落在私人飞机上。这位朋友不想自己处理，便要求Muse负责找回证件，自己不再参与具体过程。

按照描述，Muse安排了快递人员取证件，随后协调将其送回办公室，完成了整个流程。

汪滔认为，这几张任务截图就是Muse最好的广告，因为它展示了用户真正将麻烦事交给AI的样子。

这也引出他关于个人Agent的重要思考：Trust Fall，即信任的逐步建立。

汪滔认为，用户不会第一次打开Agent就放心地交付复杂任务。他们往往会先尝试小事，发现AI能完成后，再交给它更复杂的任务。如果每次成功，用户会逐步提升信任，直到愿意交出更重要的事情。

他表示，这个过程是个人Agent留住用户的关键。

在谈到Muse的长期目标时，汪滔说了一句适合当作Slogan的话：

“I think Muse can give everyone the adulthood they dreamed of in childhood.”

我认为，Muse能让每个人过上童年时梦想的成年生活。

小时候，人们对成年生活有许多想象，觉得长大后能自由做想做的事。但现实中，时间、资源和能力往往限制了这些愿望。

汪滔希望，个人Agent未来能帮人们摆脱部分限制，让原本遥不可及的事情重新变得可能。

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采访后半段，话题转向了汪滔本人。

汪滔透露，自己很早以前就想认识扎克伯格，但第一次正式会面竟花了整整一年才安排下来。

他认为，扎克伯格的时间管理非常严格，对事情有明确的优先级判断，但只要决定参与某事，反馈就非常迅速。

汪滔特别提到，扎克伯格回复WhatsApp速度很快，即使复杂问题也能在短时间内写出逻辑完整的长回复。

真正改变两人关系的是Llama 4。

2025年，Llama 4的表现未达Meta预期。汪滔回忆，扎克伯格当时主动打电话给他，询问Meta的AI业务应如何调整。

最初两人讨论的是业务建议，但后来演变为合作谈判。

对汪滔来说，离开Scale并非易事。他从19岁开始创业，在Scale度过了整整九年，几乎是当时人生的三分之一。

他原本将Scale视为毕生事业，但Meta提供的机会同样诱人：从头组建一家新的前沿AI实验室。

加入Meta后，汪滔对自己的管理角色有了新理解。

在Scale，他更像亲自参与各项事务的创始人，需深入产品、业务和运营的许多环节。但在Meta，他认为自己更像一名教练。

他的工作是确定方向、寻找人才、提供资源，让优秀研究人员充分发挥能力。

汪滔用了一个有趣的比喻区分在两家公司的工作：一种是盖摩天大楼，另一种是挖钻石。

他认为，Scale的数据业务更像盖摩天大楼，需要建立成熟流程，不断提高效率。今天优化1%，明天再优化2%，长期积累形成竞争优势。

而Meta的前沿AI研究则更像挖钻石。研究人员可能尝试100个想法，其中99个无结果，但最后一个成功想法足以让所有投入物有所值。

因此，管理方式也必须改变。前者需不断优化流程，后者则为研究人员提供足够自由、时间和资源。

说到这里，David Senra问起汪滔在Meta有多少直属员工，答案是——超过200人。

汪滔解释，这是Meta超级智能实验室刻意采取的组织设计。在TBD研究团队中，研究人员原则上直接向他汇报，不设传统层级管理关系。

不过，这并不代表团队无组织结构。研究人员仍被分成不同Pod，每个小组有相应技术负责人，负责技术方向和关键决策。

他们想减少的是管理层级，而非技术协作。

汪滔认为，既然公司花费大量资源招募最优秀的研究人员，就应该相信他们能自己完成工作，而不需管理者每天监督。这也是他口中“反官僚主义”的管理理念。

采访最后，David Senra提到了汪滔19岁的生日聚会。

当时汪滔是MIT大一学生，在量化交易公司HRT实习。参加生日聚会的约十多人，大多来自MIT和哈佛，包括后来的Hyperliquid创始人Jeffrey Yan、Cognition创始人Scott Wu、Decagon创始人Jesse Zhang，以及如今在Anthropic工作的研究员Vicky Yi。

汪滔回忆，他们中许多人早在数学、科学和计算机竞赛时期就已相识。他后来甚至半开玩笑地建议HRT创始人，应为每个实习生投一笔种子轮资金。

在他看来，这段经历也证明了优秀人才聚集的重要性，而这正是他如今在Meta努力实现的事情。

从19岁创办Scale，到29岁接手Meta的AI业务，汪滔过去最擅长的是亲手建立企业。

如今，他希望为一群优秀研究人员提供环境，让他们创造出自己无法独立完成的东西。

本文来自微信公众号“字母榜”（ID：wujicaijing），作者：袁心玥，36氪经授权发布。如需了解更多Meta的AI产品动态，可访问开云集团官网获取相关资讯。