OpenAI dots 對上 Meta Muse：誰的電腦、誰的金鑰、誰的核准

OpenAI 的 dots 頁面於 2026 年 9 月 29 日發布，文中稱之為「常駐代理」，並表示它們由 GPT-6 Astra 驅動。Meta 的 Muse 頁面於 2026 年 10 月 24 日閱覽，文中稱 Muse 為個人代理，會「認識你和你的目標，並在生活的各個層面為你效力」。撇開語氣不談，這兩項產品提供的是同樣的東西：一個在你闔上筆電後仍持續運作、記得你告訴過它的事，並在你已經使用的應用程式內代你行動的服務。區隔兩者的並非這項承諾，而是其底下的基礎管線；而管線正是這些頁面參差不齊之處——代理跑在誰的電腦上、你被允許從哪裡存取它、最後由誰保管你的密碼和信用卡、它行動前必須先發生什麼、兩家公司各自對你的資料說了什麼，以及哪一方願意讓哪些事情被測量。對於其中幾個問題，誠實的答案是：什麼都還沒公布；這篇比較會標示出這些缺口，而不是加以粉飾。

一個模型名稱，以及一個拒絕提供名稱的頁面

OpenAI 明確指出是什麼在進行推理。根據 2026 年 9 月 29 日發布的頁面，Dots 是「由 GPT-6 Astra 驅動」。2026 年 10 月 24 日讀到的 Meta Muse 頁面，說明了該代理做什麼、運行於什麼之上，但沒有點名驅動它的模型。這是真正的不對稱，而非文案寫作上的怪癖，因為在代理堆疊中，模型是買家唯一能獨立查詢、詢價並比較的元件。兩份頁面上的其他內容都是關於行為的聲稱；兩家公司中只有一家把可命名的具體物件擺上桌。

第二個不對稱之處在於方案的形態。OpenAI 表示，dots 正在「符合資格的市場中，於 Pro、Business Premium 和 Enterprise 方案」逐步推出，並預覽了專業型 dots：它們擁有自己的身分識別，可用於存取管理、IT 配置的硬體，以及與公司記錄系統的深度整合，並指名與 Microsoft Agent 365 整合。Meta 的頁面則圍繞個別的 Muse 打造——創作者故事點名介紹了四位：Pumpkin、Lux、AunTEY 和 Mango——再加上一個 Muse for Small Business，被描述為「一組新技能與連接器」。兩邊的頁面都未公布價格。對這兩項產品而言，代理程式本身的價格都未公布，因此讀者今天想做的任何成本比較都無法進行。

是什麼在執行代理？

這是這兩項產品之間已公布的最明確差異，而這項差異關乎機器的保管權，而非能力。

OpenAI dots。dots 頁面說，每個 dot 都在自己的雲端電腦上運作，而且除非你選擇連接，否則你的電腦與其中的內容會保持分開。這句話做了三件事：它把工作放到你筆記型電腦以外的地方，承諾預設就會保持隔離，並讓連接到你自己的機器成為一個明確的選擇。這也是為什麼頁面能夠說，dot 會 24/7 朝你的目標努力，而不必要求你的電腦保持開機。

Meta Muse。Muse 隨附「一台由你和你的代理共用、配有瀏覽器的安全電腦」。「由你和你的代理共用」這句話才是關鍵所在。這裡的定位並不是一台屬於代理、與你隔開的機器；它是一個共享的表面，而瀏覽器是這項描述的一部分，而非附加物。

頁面止步之處。Meta 並未公布那部共用電腦實際位於何處——在你的 Mac 上、在 Meta 的伺服器上，還是其他地方——也未公布當代理程式閒置時，其內容會發生什麼事。OpenAI 並未公布 dot 所獲得的雲端電腦規格，也未公布每個 dot 的配額。這些細節雙方都未公布，而它們的重要性超乎表面：它們決定了一個代理程式在開始把任務交還給你之前，究竟能真正承擔多少工作。

憑證的處理方式

這兩個頁面分別防範不同對象以保護你的登入，而這是兩個安全性區段中最有用的區別。

OpenAI dots。就登入支援的網站而言，dots「可以使用已儲存的密碼，而不會將其暴露給模型」。受保護的一方是模型：dot 負責驗證，而驅動它的語言模型始終看不到密碼。OpenAI 未公布的是：當網站沒有已儲存的密碼時會發生什麼事、dot 是否能建立並儲存新的憑證，或已儲存的密碼在 dot 自己的電腦上如何保存與稽核。這些全都沒有公布。卡片處理方式也沒有：dot 可以對付款方式做什麼，並未公布在 dots 頁面上。

Meta Muse。登入資訊會保存在「你的代理無法讀取的安全憑證儲存庫」中，而 1Password 整合則「即將推出」。這裡受保護的一方是代理。這與 OpenAI 的說法不同：它限制的是代理本身能讀取什麼，而不只是模型能看到什麼。Meta 也處理卡片。結帳時會產生一次性卡號，「因此商家或你的代理永遠不會看到你的真實卡片」，而符合資格的購買則由 Link 的購買保護涵蓋。

這兩份頁面都沒說的是：兩家廠商都沒有公開說明，當憑證在任務進行到一半時被撤銷會發生什麼事，或者能否要求任一個代理程式忘掉它已經使用過的登入資訊。這些同樣沒有公開，而這些正是你在交出帳號之前、而不是之後，值得先問的問題。

您在哪裡觸及它

OpenAI dots。你可以透過 ChatGPT、Slack 或 Teams 接觸到 dot，而當你想把某個問題從頭到尾討論清楚時，頁面會邀請你「直接進行語音通話」。這套設計背後的前提，是以職場情境為核心：這個代理會直接出現在團隊已經開著的工具裡，而不是要求任何人再多安裝一個視窗。

Meta Muse。Muse 在手機與 Mac 上以 Muse 應用程式的形式運作，也直接內建於 WhatsApp 之中，而這個頁面的下載提示是針對 Mac。其設計假設是對話式且個人化的：就像你平時與人聊天那樣，只是把代理放進了對話裡。

這些缺口互為鏡像。OpenAI 並未公布 dots 是否有自己的獨立應用程式；Meta 並未公布是否能從 Slack 或 Teams 觸及 Muse。這兩者都未公布。兩家公司各自公布的是一份介面清單，而介面清單是對代理程式將出現在哪些地方的承諾，並非表示該清單已完整。應將兩者都視為在設計上即為不完整。

核准長什麼樣子

OpenAI dots。Dots「一開始就內建規則，說明何時可自行行動、何時需要請求核准」。自訂規則可讓你允許某項動作、要求該動作需經核准，或封鎖該動作。對於可能影響你帳戶或分享資訊的動作，系統會先自動審查，對照你的指示、你的自訂規則與公司安全要求，並將工作分類為可繼續進行、需要核准，以及你必須自行處理的項目。某些敏感工作，例如變更密碼，一律由你處理。進度（包括背景工作）會顯示在「活動檢視」中，而監控功能可暫停或停止某個 dot 的工作。這個頁面也罕見地直白說明限制：「Dots 仍可能出錯，因此請務必審查後果重大的工作。」

Meta Muse。「在 Muse 的動作發生前審查並核准，例如寄送電子郵件和進行購買。查看完整的稽核軌跡」，涵蓋該代理程式做過的一切，以及它計畫要做的事。對外公布的構想是：在動作之前設下一道人為關卡，並在動作之後保留紀錄。

判斷權落在誰身上。OpenAI 描述的是規則引擎加上自動審查器，並針對一組它舉例說明的敏感任務引入人工介入。Meta 描述的是由人進行審查，並以稽核軌跡作為證據。雙方都沒有公布永遠需要人工介入的完整動作清單。OpenAI 以更改密碼為例；Meta 則以電子郵件和購買為例。雙方都未公布完整的「一律詢問」或「拒絕」清單，而這份清單正是你在決定要給代理多少裁量空間之前會想要的。

各家廠商對訓練資料的說法

OpenAI dots。dots 頁面做出兩項書面承諾。來自 ChatGPT Business、Enterprise 與 Edu 工作區的內容不會「預設用於改善我們的模型」，且 OpenAI 不會「直接以主動式研究或你的 dot 寫給自己的筆記」進行訓練。第二項承諾涵蓋該頁面明確指名的兩類由代理產生的素材，這比「我們絕不以你的資料進行訓練」的承諾範圍更窄，也更為具體。

Meta Muse。Muse 頁面上的資料聲明是關於廣告的：「你的對話不會與 Meta 的廣告系統共享。」那是一項關於廣告投放對象的聲明，而非關於模型訓練，兩者不可互換。至於與 Muse 的對話是否用於訓練模型，在 2026 年 10 月 24 日所閱讀的該頁面上並未公布。

並排閱讀時，差異在於主題。OpenAI 談的是訓練，並指明哪些工作區資料與哪些代理程式產生的素材會被排除。Meta 談的是廣告，並表示對話不會進入廣告系統。這兩句話都沒有回答另一家公司的問題，因此關心訓練資料的買家會從其中一頁得到答案，卻從另一頁得到空白。這個空白不是否認，也不應被解讀為否認。

測量的是什麼

兩家公司都沒有為其代理發布獨立基準測試結果，也都沒有公布價格。這兩項正是買家最先會想知道的數字，而兩者都未公開。

兩者所公布的其實都是監測機制。OpenAI 的 Activity View 會顯示進度，包括背景作業，而自動審查會決定哪些工作繼續進行，因此你能持續掌握某個 dot 正在做什麼。Meta 則公布代理程式做過什麼，以及打算做什麼的「完整稽核軌跡」。兩者都是活動紀錄，但都不是衡量代理程式把任務做對頻率的指標。

其餘空白遵循相同模式。OpenAI 並未公布每個 dot 的額度，也未公布一份註明目前哪些市場符合資格、附有日期的清單。Meta 並未公布 Muse 由哪個模型驅動，也未公布國家清單。對 OpenAI 而言，方案層級是頁面上唯一的成本訊號，而那不是 dots 的價格。對 Meta 而言，完全沒有成本訊號。實際後果是，這兩個產品無法依據已公布的紀錄，在能力或成本上進行比較。它們可以就設計進行比較：電腦位於何處、誰能讀取憑證、行動前有什麼關卡，以及每家公司就訓練事宜以書面承諾了什麼。

如果你正在做選擇，這些差距代表什麼

這兩項產品在資訊揭露上各有偏廢，而且偏廢的方向正好相反。OpenAI 公布了模型名稱、機器型號、規則系統與訓練排除項目，卻略過價格與市場清單。Meta 公布了憑證設計、結帳機制與稽核軌跡，卻略過模型與價格。如果你的決定取決於要知道是哪個模型在進行推理，只有其中一頁能回答。如果你的決定取決於結帳時你的卡號會發生什麼事，同樣只有其中一頁能回答。兩者都沒有回答通常決定一筆購買的問題，也就是這東西要多少錢。

兩家公司對於「待解決的風險是什麼」也有不同看法。dots 頁面是圍繞代理程式可能會做什麼來寫：唯讀的背景研究、獨立行動的規則、自動化審查器、可中止工作的監控機制。Muse 頁面則是圍繞代理程式可能會看到什麼來寫：它讀不到的憑證儲存庫、商家永遠看不到的卡號、被排除在廣告系統之外的對話。這是兩種不同的威脅模型，也造就了兩種不同的產品。

在把任何東西連接到代理人的電腦之前，先問清楚那台電腦實際放在哪裡。

• 詢問該憑證存放區是否是代理程式可讀取的，而不只是模型可看見的。

• 要求提供一律需要你核准的完整動作清單，而不是著陸頁上的範例。

當答案是一片沉默時，就把它記錄為「未公布」，並將這份不確定性納入決策考量。未公布限制的供應商，等於沒有承諾任何限制；而代理的安全程度，只取決於它在不詢問的情況下被允許執行的最小動作。

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