扎克伯格谈Muse：AI Agent爆发，“元宇宙、智能眼镜和大模型”三大赌注完成交汇

撰文：龙玥

三年前，Meta CEO扎克伯格在Joe Rogan节目上说过，有一天人们戴上眼镜、AI Agent就会随之出现。如今，这一幕或正在发生。

Meta推出的个人AI Agent——Muse上线两周用户即达数百万。扎克伯格在9月25日一档访谈节目中表示：“每隔几年我们才能遇到这种情况。”他将Muse的早期反响定性为“一出手就是全垒打”——这在Meta产品历史上属于少数。

与此同时，他宣布Muse将整合至全线Ray-Ban智能眼镜，用户无需再说“嘿Meta”，而是可以自定义唤醒词直接呼叫自己的个人AI Agent。

多年来被外界视为三场独立豪赌的元宇宙、智能眼镜和大模型，正在Meta内部产品层面加速合流。

在这场访谈中，扎克伯格还坦承了Llama 4失败是“最可怕的时刻”，并透露Meta正在建设5吉瓦级训练集群，认为足够大的算力可“暴力破解”AGI。

Muse的起点，是扎克伯格和团队成员Nat与Alex坐在一起，用开源工具在家里“拼凑”出一个早期版本。

“我们意识到，这是一种神奇的体验，”扎克伯格说，“如果我们能把它做成任何人都可以用——不需要自己买Mac Mini、不需要在终端里折腾——那么这将是数十亿人想用的东西。”

这句判断，驱动了此后整套研发逻辑：不只是训练模型，而是从模型、脚手架、到Agent的“心跳”机制全栈自研——Agent会定期自动唤醒，检查用户目标，主动推进待办事项。

上线后的数据印证了这一判断。两周，数百万用户。

对于个人AI与通用AI的差别，扎克伯格将当前竞争焦点概括为让模型成为更好的Agent。

“过去一年最大的事情，基本上就是编程Agent。”他说，编程能力很重要，因为即使用户没有直接写代码，“你的Muse也会在后台一直为你写代码，去完成各种事情”。

但他认为，个人Agent不能只具备编码或任务执行能力，还需要理解隐私边界和社交语境。

扎克伯格举例称，用户让Muse预订餐厅时，Agent可能知道用户存在过敏情况或怀孕等信息，但并不意味着这些信息应该被自动披露。“你会希望它完成任务，同时尽可能少地披露信息。”

他称，这种能力属于人类通常具备的“基本社交技能或常识”，但如果只是训练编码Agent，许多公司并未将其纳入模型能力范围。

“我们训练的是整个模型，而不是拿别人的现成模型，再在外面搭一个框架和Agent。”扎克伯格说。Meta还在产品层面加入记忆、任务追踪、虚拟角色动画和实时语音互动等功能。

在个性化方面，他表示，Meta并不认为AI应该只有一种固定人格。“很多实验室都在关注怎样把人格调到正确状态，但我从来不认为人格只有一个正确答案。”

他称，Muse允许用户修改头像、声音和基础性格，模型设计目标是具备较高的可操控性。“你可以定义自己希望如何与它互动，这对个人Agent很重要。”

Muse区别于其他AI产品的核心基础设施之一，是Meta为每个Agent单独配备了一台安全虚拟机（Secure VM）。

扎克伯格解释了为什么这是必要的：

你的Agent会了解你很多敏感信息。我们不认为这些信息应该跟所有人的数据混在一个池子里。

他把Muse Secure VM比喻为“放在你桌子底下的那台只属于你的电脑”——用户数据加密存储，密码等敏感凭证通过独立安全模块管理，Agent本身无法直接读取。

在此基础上，Meta还设计了“Sentinel”安全Agent，专门监控进出Muse的数据流，一旦检测到异常或高风险操作，会直接拦截并提示用户授权。

扎克伯格在访谈中透露，Muse将全面接入Ray-Ban系列智能眼镜，并对现有交互方式做出升级。

目前的眼镜是“单轮对话”体验——说一句，得一个回复，结束。接入Muse之后，眼镜变成Agent的前端入口：用户开口，后端Muse在安全虚拟机里持续工作，完成任务再反馈。

对于眼镜的产品路线，他描述了一条清晰的硬件梯队：

他称，Meta在眼镜上的长期投入，使公司在AI Agent成熟后处于较有利的位置。Meta正在将Muse及更多AI功能引入眼镜产品，而过去相对更强调“临场感”的元宇宙技术仍在继续推进，只是当前更多资源转向了Muse和智能眼镜的AI功能。

对于虚拟形象，扎克伯格称，Meta此前需要通过房间级设备、多角度扫描以及企业级GPU环境，生成较高质量的写实化身；目前，用户通过少量照片即可完成设置，相关能力已可运行于一副VR眼镜中。

展望2030年，扎克伯格称，元宇宙的核心愿景始终是融合物理世界和数字世界。他举例称，未来人们可以在线下与通过全息影像接入的朋友共同参与活动；在工作场景中，人类与多个Agent也可以共同参与群聊或会议，Agent可以以全息形象或其他具身化形式出现。

并非所有押注都一帆风顺。扎克伯格在访谈中罕见地直接谈及了Llama 4的失败。

Llama 4之后，那是最可怕的时刻……我以为我们在正轨上，但我们没有。这是一个相当大的负面意外。

他把问题归结为团队结构的根本性错误：

我按照Instagram推荐系统或广告系统那种方式来组建团队——几百上千人并行推进。但训练语言模型需要的是一支紧密协作的小团队，把它当作一个群体科学项目来做。每个席位都极为宝贵。

由此，Meta彻底重组，从业内广泛引入顶尖人才，成立Meta超级智能实验室（Meta Super Intelligence Lab，MSL）。扎克伯格表示，新一代模型即将发布，但不会在Connect大会上公布。

谈及通往AGI的技术路径，扎克伯格给出了一个直接的判断。

我不确定还需要什么根本性的架构突破……我认为我们已经大致知道配方了。如果你能建造一个足够大的超级计算机集群，就可以暴力破解，到达那里。

目前Meta的算力扩张路线：俄亥俄州超过1吉瓦的集群已基本投入使用，用于训练下一代模型；路易斯安那州5吉瓦级集群正在建设中。

他表示，“当你拥有多吉瓦集群进行训练时，你基本上就会得到某种接近AGI乃至超级智能的东西。”

不过他也补充，当前算力驱动路线并不意味着架构研究不重要——

人脑只消耗约10瓦，而我们的系统可能比它低效一百万倍。如果把大规模算力和架构突破结合起来，才能真正领先。