OpenAI dots 对 Meta Muse：谁的电脑，谁的密钥，谁的批准

OpenAI 的 dots 页面发布于 2026 年 9 月 29 日，其中称它们为“始终在线的智能体”，并表示它们由 GPT-6 Astra 驱动。Meta 的 Muse 页面于 2026 年 10 月 24 日查阅，其中称 Muse 是一个个人智能体，“了解你和你目标，在生活的方方面面为你工作”。撇开语气不谈，这两款产品提供的是同一种东西：某种在你合上笔记本电脑后仍会继续工作、记得你告诉过它的事，并在你已经在用的应用里代表你行事的东西。将二者区分开的并不是这种服务本身，而是它底下的管道，而管道正是这些页面参差不齐之处——智能体运行在谁的计算机上、你被允许在何处访问它、最终由谁持有你的密码和银行卡、它行动前必须先发生什么、每家公司对你的数据说了什么，以及两家公司各自愿意让哪些东西被衡量。在其中几个问题上，诚实的答案是：什么都没有公布；这份比较会标出这些空白，而不是把它们掩盖过去。

一个模型名称，以及一个拒绝给出名称的页面

OpenAI 点明了是什么在执行推理。根据 2026 年 9 月 29 日发布的页面，Dots“由 GPT-6 Astra 驱动”。Meta 的 Muse 页面于 2026 年 10 月 24 日读取，描述了该智能体做什么以及运行在什么之上，但没有点名为其提供支持的模型。这是一种真实的非对称，而不是文案写作上的怪癖，因为模型是智能体技术栈中买家可以独立查询、定价和比较的唯一组件。两页上的其他内容都是关于行为的主张；两家公司中只有一家把可被点名的对象摆上了桌面。

第二个不对称之处在于产品方案的形态。OpenAI 表示，dots 正在“符合条件的市场上的 Pro、Business Premium 和 Enterprise 套餐中”逐步推出，并展示了专业版 dots 的预览：这些 dots 拥有自己的身份，可用于访问管理、由 IT 预配的硬件，以及与公司记录系统的深度集成；文中还提到了与 Microsoft Agent 365 的集成。Meta 的页面则围绕一个个独立的 Muse 展开——创作者故事点名介绍了四个：Pumpkin、Lux、AunTEY 和 Mango——外加一个面向小型企业的 Muse，被描述为“一系列新技能和连接器”。两个页面都没有公布价格。对于这两款产品，智能体本身的价格均未公布，因此读者如今无法进行任何可能想要的成本比较。

什么在运行智能体

这是这两款产品之间已公开的最明显差异，而这一差异关乎机器的保管权，而非关乎能力。

OpenAI dots。dots 页面称，每个 dot 都在自己的云计算机上工作，并且除非你选择连接，你的计算机及其内容会保持分离。这句话做了三件事：它把工作放在你的笔记本电脑之外的地方，它承诺默认隔离，并把连接到你自己的机器设为明确的选择。也正是这一点，让页面能够将 dot 描述为 24/7 朝着你的目标工作，而无需让你的计算机保持唤醒。

Meta Muse。Muse 配备“一台安全的计算机，其中的浏览器由你与你的智能体共享”。这里真正起作用的是“由你与你的智能体共享”这一说法。它并未被设定为一台属于智能体、与你分隔开的机器；它是一个共享界面，而浏览器是描述的一部分，而非附加项。

页面到此为止。Meta 没有公布那台共享计算机实际位于何处——是在你的 Mac 上、Meta 的服务器上，还是别处——也没有公布当智能体闲置时，其内容会怎样。OpenAI 没有公布 dot 所获得的云电脑的规格，也没有公布每个 dot 的配额。这些细节双方都未公布，而它们的重要性远超字面听感：它们决定了一个智能体在开始把任务交还给你之前，究竟能真正承担多少工作。

凭证的处理方式

这两个页面针对不同的主体保护你的登录，而这是两个安全章节中最有用的区别。

OpenAI dots。对于登录受支持的网站，dots“可以在不向模型暴露密码的情况下使用已保存的密码”。受保护的一方是模型：dot 负责认证，而驱动它的语言模型永远看不到密码。OpenAI 没有公布的是：当网站没有已保存的密码时会发生什么，dot 能否创建并存储新的凭据，或者已保存的密码如何在 dot 自己的计算机上保存和审计。这些都没有公布。卡片处理也同样没有：dot 可以对支付方式做什么，并未在 dots 页面上公布。

Meta Muse。登录信息保存在“你的智能体无法读取的安全凭证存储”中，1Password 集成“即将推出”。这里受保护的对象是智能体。这与 OpenAI 的说法不同：它限制的是智能体本身能读取什么，而不仅是模型能看到什么。Meta 还负责处理银行卡。结账时会生成一次性卡号，“因此商家或你的智能体永远不会看到你的真实卡号”，符合条件的购买还受 Link 购买保护覆盖。

两个页面都没有说明的事。两家供应商都没有公布：当凭据在任务执行到一半被撤销时会发生什么，或者是否可以要求任一代理忘记它已经使用过的登录信息。这些也没有被公布，而这些才是你在交出账户之前、而不是之后值得问的问题。

你抵达它的地方

OpenAI dots。一个 dot 可通过 ChatGPT、Slack 或 Teams 访问，页面会邀请你在想深入讨论某个问题时“接通语音通话”。其设计假设是按职场场景来定的：智能体会出现在团队已经打开的工具里，而不是要求任何人再安装一个窗口。

Meta Muse。Muse 以 Muse 应用的形式在移动端和 Mac 上运行，也直接内置于 WhatsApp 中，而该页面的下载提示针对的是 Mac。其设计假设是对话式的、个人化的：与你已经和人们进行的那类聊天相同，只是智能体就在其中。

这些缺口互为镜像。OpenAI 未公布 dots 是否有自己的独立应用；Meta 未公布能否从 Slack 或 Teams 访问 Muse。这两点均未公布。两家公司各自公布的是一份接触面清单，而接触面清单是对智能体将出现在何处的承诺，并不是声明该清单已经完整。应把两者都视为从设计上就不完整。

审批是什么样的

OpenAI dots。dots“从内置规则开始，规定何时独立行动、何时请求批准”。Custom Rules 让你可以允许某项操作、要求对其审批，或阻止它。对于可能影响你的账户或共享信息的操作，自动审查会依据你的指令、你的 Custom Rules 以及公司的安全要求进行检查，并将工作分为可继续推进、需要审批以及你必须亲自完成的部分。某些敏感任务，“例如更改密码”，始终由你负责。进度（包括后台工作）会显示在活动视图中，监控功能可以暂停或停止某个 dot 的工作。该页面对局限性的说明也异常直白：“dots 仍可能犯错，因此务必审查会产生重大影响的工作。”

Meta Muse。“在 Muse 执行操作之前审查并批准这些操作，例如发送电子邮件和进行购买。查看完整的审计追踪”，涵盖该智能体已经完成的一切以及它计划要做的事情。对外公布的图景是：在操作之前设置一道人工闸门，并在操作之后保留记录。

判断权归属何处。OpenAI 描述的是一个规则引擎加上自动审核器，对于它举例说明的一组敏感任务，会引入人工介入。Meta 描述的是由人进行审核，并以审计轨迹作为证据。两家都没有公布始终需要人工介入的完整操作清单。OpenAI 以修改密码为例；Meta 以电子邮件和购买为例。完整的“始终询问”或拒绝清单，双方都未公布，而这正是你在决定给智能体多大自由度之前想要看到的东西。

各厂商对训练数据的说法

OpenAI dots。dots 页面作出了两项书面承诺。来自 ChatGPT Business、Enterprise 和 Edu 工作区的内容不会“默认被用于改进我们的模型”，并且 OpenAI 不会“直接基于主动研究或你的 dot 写给自己的笔记”进行训练。第二项承诺涵盖该页面明确点名的两类由智能体生成的材料，这比“我们绝不会用你的数据训练”的范围更窄，也更为具体。

Meta Muse。Muse 页面的数据声明针对的是广告：“你的对话不会与 Meta 的广告系统共享。”这句话讲的是广告定向，而非模型训练，二者不可互换。截至 2026 年 10 月 24 日所阅读的页面上，并未公布与 Muse 的对话是否被用于训练模型。

并排对照来看，差别在于主题不同。OpenAI 谈的是训练，并明确说明哪些工作区数据以及哪些由智能体生成的材料被排除在外。Meta 谈的是广告，并表示对话不会进入广告系统。这两句话都没有回答另一家公司所面对的问题，因此，关心训练数据的买家会从其中一页得到答案，而从另一页得到一片空白。这个空白并不等于否认，也不应被当作否认来解读。

衡量的是什么

两家公司都没有为其智能体发布独立基准测试结果，也都没有公布价格。这两项数据是买家最先会去了解的，但两者都未公布。

二者各自发布的都只是监测信息。OpenAI 的 Activity View 会展示进展，包括后台工作，而自动审查会决定哪些可以继续，因此你能看到某个点正在做什么的实时视图。Meta 则发布“完整审计跟踪”，说明智能体已经做了什么以及计划做什么。两者都是活动记录，都不是对智能体把任务做对的频率的衡量。

其余空白遵循同样的模式。OpenAI 不公布每个点的配额，也不公布一份标明当前哪些市场符合资格的带日期名单。Meta 不公布 Muse 由哪个模型驱动，也不公布国家名单。对 OpenAI 而言，套餐层级是页面上唯一的成本信号，而且它不是点数的价格。对 Meta 而言，根本没有任何成本信号。实际后果是，仅凭公开记录，无法就能力或成本对这两个产品进行比较。它们可以在设计上进行比较：计算机位于何处、谁可以读取凭证、行动之前有什么关卡，以及各公司在训练方面以书面形式承诺了什么。

如果你正在做选择，这些差距意味着什么

这两个产品在相反的方向上各有缺失。OpenAI 公布了模型名称、机器型号、规则体系和训练排除项，却没有公布价格和市场清单。Meta 公布了凭证设计、结账机制和审计追踪，却没有公布模型和价格。如果你的决定取决于弄清楚到底是什么在进行推理，那么只有一家的页面能回答。如果你的决定取决于结账时你的卡号会怎样，那么同样只有一家的页面能回答。两者都没有回答通常决定购买的那个问题：这东西要花多少钱。

两家公司对“要解决的风险”也有不同的理解。Dots 页面围绕的是智能体可能做什么：只读的背景调研、独立行动的规则、自动审查器、能够中止工作的监控。Muse 页面围绕的则是智能体可能看到什么：它无法读取的凭证库、商家永远看不到的卡号、被隔离在广告系统之外的对话。这是两种不同的威胁模型，也造就了两款不同的产品。

• 在将任何设备连接到代理的计算机之前，先询问该计算机实际所在的物理位置。

• 要问凭据存储是否是智能体能够读取的，而不只是模型能够看到的。

• 要求提供始终需要你批准的完整操作列表，而不是落地页上的示例。

当答案是沉默时，将其记录为“未发布”，并把这种不确定性计入决策。未公布限制的供应商并未承诺任何限制；而智能体的安全程度，只取决于它在无需询问的情况下被允许做的最小之事。

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