在10月11日的播客节目中，Meta的首席AI官汪滔（Alexandr Wang）首次分享了他加盟Meta的内幕，主持人为David Senra。汪滔提到，Llama 4发布后，扎克伯格主动联系了他，双方从首次沟通到交易宣布仅用了五六周的时间。Meta最终决定向Scale AI投资143亿美元，获得其49%的股份。在访谈中，他还探讨了消费级AI产品的竞争策略、用户对智能体的信任建设，以及他对组织管理的见解。他认为，个人智能体的日常运用不仅需要模型的智能，更依赖于用户通过成功的体验逐步增强对其的信任与授权。

2025年7月，Meta超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs，简称MSL）正式成立。在此之前一个月，扎克伯格发布了内部备忘录《个人超级智能》，汪滔与Github前CEO Nat Friedman等人共同参与起草，为相关产品的探索指明了方向。今年年初，OpenClaw的推出引发了广泛关注，MSL团队也在此过程中看到了个人智能体的极大潜力。作为MSL产品负责人，Friedman是第一个尝试OpenClaw的人，他曾向自己的智能体请求喝水，系统不仅监测到他在喝水，还夸赞“干得好”。这种看似简单的互动让团队意识到，智能体并不仅是答疑工具，还能主动观察与执行任务，逐渐融入用户的生活。汪滔也通过Friedman设计的提示词，对自己进行了全面的精神分析，形容这次体验就如同将三年的心理治疗浓缩为一瞬间。这样的惊艳体验进一步坚定了他对个人智能体的看法。

在2月，团队向Meta董事会递交了备忘录，汪滔称个人智能体为“终极消费产品”，Friedman则提出“Claw就是法则”和“信任必不可少”，这最终成为团队设计产品的基本原则。关于产品开发过程中，Muse的初步原型在一两周内便搭建完成，尽管在早期版本中已有许多关键设计，但是它并不代表能够立即向市场推出。汪滔回忆，最初的版本尽管偶尔表现出色，却也常常出现错误和崩溃，团队花费了七个月的时间，才将其逐步提升至可靠的消费级产品。他认识到，OpenClaw的受欢迎反映了用户对个人智能体的期待，但同时许多人在尝试后会发现产品的实际表现与最初的惊艳差距巨大的现象。

因此，MSL没有单凭主观感觉判断产品成熟度，而是列出了超过百项具体的功能和能力，为每项设定评估标准，并通过定期审查找出不足之处。团队还开展了多轮用户测试，让没有使用经验的人从安装到实际操作，完整地体验产品。在汪滔看来，个人智能体对模型的质量极为敏感，只要用户经历几次不稳定的体验，他们就可能迅速失去信任。为此，团队为每项评估都设置了门槛，只有达到标准才能算达标。在某一评测阶段，80项通过，20项未达标，显然产品还无法推出。最后，Muse Spark 1.3的一个经过特殊训练的版本实现了所有评测内容的达标。

团队规模也被严格控制，模型与产品团队的总人数不超过200人，汪滔希望通过一个小而精的团队来完成整个产品的开发。他认为，大型组织容易将产品的目标变得分散，最终失去统一的方向。Muse需要有明确的产品理念，而Nat Friedman的判断和审美在这一过程中发挥了重要作用。在产品定位方面，Meta并未选择跟随行业热门的编程智能体。汪滔指出，年初Anthropic在编程领域表现突出，很多人认为编程智能体才是最重要的产品形态，但他更为看重个人智能体。他认为，编程工具主要用于协助用户完成工作，而个人智能体则有可能帮助人们实现真正的目标。Meta每天拥有大约35亿用户，这让他深信消费级AI正是Meta可以发挥优势的领域。

持续获取用户的使用也是Muse面临的重要挑战。汪滔观察到，真正喜欢这款产品的用户通常会先让智能体完成简单的小任务，在确认其结果的可靠性后，再逐步增加更复杂的任务。他将这一过程比作一场信任游戏：用户最初可能有所保留，但随着智能体成功完成任务的次数增多，用户对其授权的范围也会不断扩大。虽然有部分用户会直接将个人想法交给AI整理为计划和待办事项，但对大多数用户而言，信任的建立是一个逐步的过程。汪滔认为，产品团队的责任在于通过不断成功的体验，帮助用户愿意把更重要的事交给智能体处理。

此外，Muse在传播推广中也需做到让人一眼识别。汪滔指出，目前消费产品的营销越来越依赖于截图，产品必须在这些截图中展现出鲜明的特点。对汪滔本人来说，Muse更像是他的“第二大脑”，帮助他构建工作流程，让他在开会时能够专注于听取他人的意见。他希望Muse能够帮助人们重新找回主动性，认为许多人年轻时满怀梦想，但步入职场后会渐渐失去追求目标的动力。他设想的理想个人智能体应该能帮助用户实现一个目标，进而设定更高的目标。