当AI不再只是回答问题，而是开始拥有自己的“电脑”，人工智能正在进入一个新的阶段。

过去两年，大语言模型（LLM）最直观的应用形态是聊天机器人。用户提出问题，AI生成答案；用户要求写代码、写报告或分析数据，AI则通过文字或代码帮助用户完成。

但到了2026年，AI产业正在发生一个重要变化：AI开始从“回答问题”转向“替人做事”。

这一变化最明显的代表包括Meta的Muse、Manus、WorkBuddy以及开源Agent项目OpenClaw。与此同时，TypeSafe推出的Jev，则从另一个角度切入了Agent架构：让AI不必凡事都依赖大型语言模型，而是把大量简单、快速的判断交给一种专门的“System One”决策模型。

如果把这些变化放在一起观察，可以看到一条越来越清晰的技术演进路线：

AI正在从一个“会说话的大脑”，逐渐变成一个能够拥有计算机、调用工具、记住用户、执行任务，并长期运行的数字代理人。

一、AI Agent究竟是什么？

要理解Agent，可以先看看传统聊天机器人是如何工作的。

过去的AI基本是：

用户提问 → LLM思考 → 输出答案。

例如用户说：

“帮我找一下下周去东京的机票。”

传统AI可能会告诉你应该去哪些网站、如何搜索，甚至给出一些建议。

但Agent的目标是进一步：

理解目标 → 搜索网页 → 比较航班 → 检查时间 → 填写信息 → 在需要时询问用户 → 完成任务。

也就是说，AI不再只是提供信息，而是开始获得了“行动能力”。

因此，一个真正的Agent通常需要几个基本组成部分：

模型、记忆、工具、计算环境以及执行权限。

模型负责推理，记忆负责保持上下文，工具负责连接互联网和各种应用，而计算环境则相当于AI自己的“电脑”。

这也是目前Agent技术最重要的变化之一。

二、Meta Muse：AI开始像“个人管家”

Meta最近推出的Muse，可以被理解为一种面向普通消费者的Personal AI Agent。

Meta为Muse设计了专门的Muse Secure VM，也就是一个独立的安全虚拟计算环境。Muse可以在这个环境中使用浏览器、访问互联网、处理任务，并通过权限控制限制高风险操作。

这意味着Muse并不是简单地在聊天窗口里回答：

“你可以去这个网站订机票。”

而是朝着：

“我帮你把这件事情做完。”

发展。

例如，一个用户可以告诉Muse：

“帮我安排一次旅行。”

理论上，Agent可以进一步搜索航班、酒店和相关信息，比较不同方案，并在涉及付款等敏感操作时要求用户确认。

Meta还希望把Muse逐渐连接到WhatsApp、Instagram、Facebook以及AI眼镜等产品中。

这意味着一个重要变化：

Agent可能不再是一款需要用户主动打开的独立App，而会逐渐成为用户日常数字生活的一层基础设施。

如果这一方向最终成熟，用户甚至不需要思考自己正在“使用什么AI”。

只需要说：

“帮我处理一下。”

如果说Muse更接近“AI管家”，那么Manus则更像“AI员工”。

Manus的核心理念是：

把一个完整任务交给AI，而不是一步一步告诉AI应该怎么做。

例如：

“研究一下美国AI芯片市场，并做一份报告。”