Alexandr Wang 访谈复盘 Meta Muse:为何绕开 coding agent 做个人 Agent
Meta 超级智能实验室负责人 Alexandr Wang 在最新长访中复盘 Muse 的诞生:据 Sensor Tower 估算,Muse 9 月 8 日上线后约 22 天达到 500 万美国下载,曾登顶美区 App Store 免费榜。他解释年初全行业涌向 coding agent 时,团队判断个人超级 Agent 才是消费品的终点形态,2 月提交备忘录后一两周做出原型,最终模型加产品团队不到 200 人。他还回应天价挖人,称对不少顶尖研究员薪酬只是净中性,真正吸引力是从零建实验室、清晰的北极星和不被限制的资源。
人背对众人,向后直直倒下,团队其他人伸手接住): 用户一开始不信任 Agent,但有点好奇,于是先给它一件小事 —— 它做成了;再给一件大一点的 —— 又做成了;然后不断加码。每一次成功都在为下一次更大的托付攒信任。成功的 Muse 用户,几乎都走过了这条「任务越来越大、每次都没掉链子」的阶梯。他甚至观察到,一些大学生已经是「完全体 trust fall」:语音备忘录想到哪说到哪,直接丢给 AI,让它整理思路、给出计划。 这也解释了为什么产品体验对模型质量极度敏感 ——A/B 测试里,模型完成任务的可靠性、和用户沟通的可靠性、需要指导时主动确认的可靠性,任何一项掉链子,信任阶梯就断了。 要把用户走出「聊天机器人」简单用法,靠的不是一次震撼教育,而是一段精心设计爬坡曲线:第一次 wow 来得越早越好,之后的每一步都要兑现。 本文来自微信公众号“机器之心”(ID:almosthuman2014),作者:机器之心,36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人,36氪平台仅提供信息存储空间服务。+140 好文章,需要你的鼓励机器之心特邀作者14收 藏+10评 论打开微信“扫一扫”,打开网页后点击
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