IT之家 10 月 12 日消息，国际数据公司（ IDC ）发布《中国企业级通用 Agent 产品技术评估》，从记忆、任务执行、生态连接等维度对 Meta 的 Muse 进行了评估。
IDC 表示，Muse 的场景定位和同类产品有明显区别。ChatGPT Work、Claude Cowork 以工作场景为主，目标用户多为职场人员，而 Muse 的定位是纯粹的个人生活助理，目标就是帮个人完成大量日常生活中的琐碎事务。
Muse 的典型使用场景包括帮用户给保险公司打电话完成理赔、根据美食视频列出采购清单并直接采购、以更好的价格售卖二手物品、帮用户和商家讨价还价等。这类琐事看似细小，但需求更普遍，也更贴近普通人日常生活的核心痛点，用户能直观感受到 AI 解决实际麻烦的价值，因此更容易形成自发传播。
生态是个人助理智能体的基础
要打造好用的个人助理 Agent，最基础的要求是服务生态的成熟度，即智能体能否安全可控地调度完成日常任务所需的各类服务系统与工具，涵盖购物、订票、订餐、出行、支付系统、账号登录体系，以及电话、邮件、日历等日常工具。如果生态存在缺失，用户就不得不手动介入完成填写、点击和上下文搬运，体验会大打折扣。
在 IDC 的评估框架中，生态连接能力是衡量通用 Agent 成熟度的关键维度之一。智能体能否安全可控地调度外部服务，直接决定其任务边界。
Muse 在生态搭建上已经完成了不少基础工作：上线初期就接入了 Spotify、OpenTable、Ticketmaster、Plaid 等合作伙伴，覆盖音乐、餐饮、演艺票务和金融账户；支付环节可通过 Stripe 的 Link 生成一次虚拟卡号完成结账，同时接入了 PayPal 和 1Password 账号系统；Meta 还为 Muse 打通了旗下 WhatsApp、Facebook、Instagram 等社交应用。对于未合作的服务，Muse 也可以通过浏览器模拟人工操作打通更多场景，但这种方式存在边界，平台不认可随时可能被限制（例如亚马逊就在 Muse 上线不久屏蔽了它的购物操作），因此生态合作关系以及服务市场的成熟度才真正决定个人助理智能体的任务边界。
国内尝试：千问 APP 与豆包手机
国内也已有不少厂商展开相关尝试：千问早在今年 1 月就打通了淘宝、支付宝、闪购、飞猪、高德等阿里系业务，上线了 400 多项 AI 办事功能；字节跳动的豆包手机助手尝试从操作系统底层打通 App 应用生态，但目前都未取得完全成功。
千问的核心问题是没有围绕 App 真正打造生态，仍将其作为流量入口为阿里系应用导流，导致用户使用存在严重割裂感：它不了解用户购物偏好，最终下单支付仍需在淘宝卡片中完成，非阿里系生态能力也不完整。
豆包手机最初野心更大，2025 年末的最初版本可基于系统权限像人工一样直接操作手机各类应用，完成跨 App 比价、点外卖、订机票甚至回复微信消息，从形态上已经非常接近现在的 Muse，但随后遭到各大应用厂商抵制，微信出现账号异常下线，淘宝、京东和多家银行 App 相继采取风控限制措施，豆包很快下线了操作微信的能力，也对金融类应用等场景操作做了限制。
而 Muse 则是和商家等服务方建立了商业合作生态，共同为用户提供服务：Muse 通过推荐分发为商家带来流量和订单，Meta 则从促成的交易中获得收益。
IDC 的评估显示，国内主流智能体产品在记忆和常规端到端任务上表现已经不错，差距更多体现在生态壁垒和跨平台协同上。产品未来：从被动式助理到 Agentic 管家型助理
管家型助理和被动式助理的区别在于，管家型助理能够记住用户的常用需求和生活习惯，无需用户重复说明，就能在合适的时间场合自主解决问题；而被动式助理仍需要用户主动下达指令。目前 Muse 已经初步具备管家型助理的特征，它会记住用户只提过一次的细节，比如购物偏好、朋友的饮食禁忌，在很多场景下无需用户重复开口就能提前给出合理建议。
这些能力需要产品深度掌握用户日常生活信息，也就是日常上下文，一方面需要完善的记忆系统支持，另一方面，Meta 打通旗下社交应用、融合智能眼镜等消费级硬件，也是为了更好地打通用户日常生活上下文，支撑智能体基于用户行为偏好完成任务。
国内市场的智能体产品离 Muse 并不遥远
上述生态、记忆、端到端任务能力等关键维度，都在 IDC 的《中国企业级通用 Agent 产品技术评估》中有相关评估，尽管报告测试场景以企业为主，但这些能力对面向个人助手场景的智能体同样适用。
从 IDC 评估结果来看，目前中国市场主流智能体产品已经具备相关基础能力：
- 在记忆方面，大部分产品已经能够很好支持包括用户记忆在内的分层分类记忆体系，可以保存用户偏好、任务上下文和关键需求。
- 在任务方面，常规的端到端任务完成能力表现不错，部分智能体已经可以较好完成需要基于浏览器或桌面操作的复杂任务。
- 在生态方面，部分产品已经走出办公场景，开始打通生活服务生态，比如 WorkBuddy 与美团合作，可以帮用户领取优惠券并发起交易，通过微信支付的 AI 专属卡完成支付；百度搭子、纳米 Work、Teleagent、商汤小浣熊等 Agent 产品也具备一定的生活服务能力。
因此，中国通用智能体产品距离 Muse 并不遥远，差距主要集中在服务生态壁垒层面。
IDC 未来建议 1. 提高生态开放性，建立生态开放标准
当前中国市场仍以超级 App 为主，大量服务、数据和交易封闭在各家平台内部，豆包手机的遭遇也说明，单靠技术手段绕过平台很难走通。IDC 建议行业建立面向智能体的开放标准，明确智能体身份标识、可调用服务范围、交易收益分配、责任划分等规则，让平台、商家和智能体厂商都能找到参与动力，共同打造为智能体服务的应用生态。
2. 构建安全可控的个人记忆系统
个人日常生活记忆需要更安全、私密且智能的记录方式，以此形成用户的偏好、习惯和生活状态。IDC 认为 Muse 的做法值得参考：将记忆和凭证存放在用户专属虚拟机中，智能体可以使用密码和支付信息，但无法查看具体内容，用户也可以随时要求智能体忘记特定内容。
3. 打造 Agentic 管家型助理而非被动式助理
IDC 建议厂商打造能够主动服务用户的产品，结合用户的记忆、日程、位置、消费记录和生活节奏，帮助用户端到端完成需求，并基于用户习惯偏好洞察潜在需求。例如出差前一周提醒订票，直接给出符合用户习惯的航班和酒店参考；常用日用品快用完时提前下单，仅需要用户做最终确认，最大程度减少用户的重复信息录入和操作交互。
从 Muse 到管家型助理，个人助理 Agent 的竞争正在从任务式交付，转向生态、记忆与管家式服务的综合比拼。