Meta推出Muse Wonder與Muse Wonder Full，主打長時間任務與記憶功能

Meta推出兩款強調長時間執行任務與記住使用者脈絡的AI模型「Muse Wonder」和「Muse Wonder Full」。兩款模型的使用管道不同，效能比較則是根據Meta自家評估。

Meta AI Research於10月12日公布兩款模型。Meta表示，「Muse Wonder」可透過Meta Model API與Muse Code使用；「Muse Wonder Full」則提供給Muse Code訂閱者。兩款模型都採用「Active Memory」與「Active Focus」：前者會運用不同對話之間的使用者資訊，後者則能維持目標、持續執行任務並應對障礙。

Meta表示，兩款模型在代理任務、記憶與程式設計方面可與最新模型競爭，部分表現更勝一籌。這項比較來自公司自家評估，Meta尚未公布獨立評測結果。Meta超級智慧實驗室負責人王玄德（Alexandr Wang）接受Axios訪問時表示：「它能與全球頂尖模型競爭，在個人與工作用代理任務方面尤其處於前沿。」這番話反映的是Meta方面的評估。

「Active Memory」指模型記住並運用不同對話之間的使用者相關資訊；「Active Focus」則指模型維持目標、持續完成任務並處理障礙。這兩項功能可協助代理型AI在處理多步驟工作時，延續對話脈絡與任務目標。

這次發布是Meta在2025年重整AI組織後推出新模型的最新案例。Meta於2026年4月公布首款Muse模型Muse Spark，並在9月推出Muse Spark 1.3。當時公司表示，新版本改善了長時間任務與程式設計表現。

Meta的個人AI代理構想，正從回答問題的聊天機器人，拓展至代替使用者處理多步驟工作。Meta先前曾推出可代替使用者預訂旅程及操作瀏覽器的個人AI代理。此次模型則以持續執行任務與記住使用者脈絡為主要功能。

記憶與自主執行帶來便利，也需要檢視隱私與安全。對會儲存個人資訊、並代替使用者採取行動的模型而言，如何控管資訊存取與行動權限相當重要。Meta也承認，代理的記憶與行動功能需要納入安全考量。

Meta表示計劃將新模型導入Muse，但尚未公布具體時程與開放範圍。目前公布的使用管道包括透過Meta Model API與Muse Code使用「Muse Wonder」，以及向Muse Code訂閱者提供「Muse Wonder Full」。