Meta 公布 Muse Gadgets 开源项目，开发者可为 Muse 打造外接硬件

以下是视频口播的自动转写，可能有错字。

Meta 的 muse 就是这个 personal agent，让 meta 股价大涨11%的王牌产品。最近呢又出了新货，他们正式的公布了 muse gadgets 开源项目，全面的下放了硬件能力，让全球的创客和开发者都能够为 muse 打造专属的外围的硬件设备。

逻辑呢就是其实现在的 ai 的所有的相关的 agent 能力呢都是在云端完成，所以对于手机端的一些依赖其实并没有原来那么大，不需要比如说特别多的键盘输入啊，比如说手机里面的各项的应用。所以呢 gadgets 呢就是不依赖于手机的一个新的外接设备，或者可以说是外接处理。

根据 meta 公布的信息呢，开发者可以使用 esp 32开发版运行 muse 固件，或者使用 linux sdk 连接更复杂的设备，也可以直接在树莓派，就是 raspberry pi 5等更强大的边缘计算设备上运行 muse 的客户端。那所谓客户端呢，其实更多呢是一个可联网的设备，然后呢可以做通讯，可以做信息的连接，主要的计算呢，包括。

做一些 agent 层面的功能呢，大部分是在云端完成。整个的对于用户上手来说也是非常快，只要做三步。第一步呢，是获取凭证，使用 gadgets 到 muse 到 ai 注册并领取个人的 api token。这个背后逻辑就是，无论你做什么 gadgets，最后用的还是 muse 的 token。

第二呢，连接开发工具，那这开发工具包括个人的，比如 Claude Code、cursor、github copilot 这些。实际上呢，这些呢就是用来做 web code 的工具，帮助 muse 的软件对接开发者的硬件，以及呢做定制化的一些 web coding。

第三，最后一步就是固件的刷写与调试，把代码呢刷入 esp32开发板或者 linux 树莓派等设备运行 sdk 的客户端，即可完成终端与 muse 的实时双向连接。也很简单嘛，就是三步走。meta 呢也开源了自己的一款官方的设备，相当于一个 demo，给大家看看他们能做什么，叫做 muse home link，非常简单的一款，有点像 ai pin，直接通过 usb 供电的小型设备，可以让 muse 连接到家庭的网络上，与智能家居进行通信。

比如说电视、音响以及任何连接 http. 接口的设备，让 ai agent 进一步进入真实的生活场景。有点像生活版的 mhs，就是通过联网，通过可编程设备之间的连接呢，让 muse 的能力去覆盖家庭的智能硬件。开发者呢也都非常的有创意，比如说网友 edarico betati 尝试把自己的电子墨水阅读器改造成一个常亮的 muse 随身的显示器，muse 在上面会显示自己的形象，并展示状态。

这个设备呢通过 max safe 的磁吸连接到博主的手机背面，只要把手机翻过来，就会随时的查看 muse 推送的相关信息。那这个有联网有 ai 驱动的墨水屏的显示器肯定是比一个简单的 kindle 是有意思的。另外一个开发者呢，是利用了一个约50美元的 3s cap watch 设备，打造了一个连接个人酒窖的智能硬件。

只要用户拍摄酒瓶的标签，muse 就能识别酒庄年份，然后把信息同步到个人的酒窖系统中。整个设备从搭建到运行呢，是不超过一小时。就是一个显示器，一个摄像头，拍完照之后呢，信息呢，就可以用 agent 来处理，进入对应的数据库。所以呢，这个。Agent 的未来呢可能走向另外一个模式，就是公司提供模型和 agent 能力，而开发者呢创造出各种各样的硬件。

那我在基础上分享两点，第一点就是未来的 ai 的发展呢，其实一定是越多场景越好。现在的 ai 的公司，有能力的公司已经很多了，有模型的公司在全球范围之内可能超过20家，在国内的超过10家，每家模型之间的差别呢其实并没有那么大。虽然呢，海外预三家依然是领跑全球市场，但是对于绝大部分场景来说呢，其实并不需要最前沿的能力。

对于 meta 来说，它的主要的优势并不是它的前沿的 ai 的模型，而是它的巨大的场景和市场影响力。所以目前 meta 通过开源自己的终端设备的接口，是可以扩大场景的，因为只要场景变大了，只要用户群变多了，只要广大的用户都通过新的触点接触到了 meta 的 api，那他们的 token 的使用量就会提升。

因为 token 使用量呢，会是未来模型公司的非常重要的，number one 的指标。第二点呢，就是其实新的智能设备呢，对于传统的线上的 agent 呢，有巨大的想象价值。因为很多对于产业的，对于。与 physical ai，与对于未来的巨生智能来说，目前最缺失的就是数据。

而数据呢，靠实验室里，其实24小时的采集是速度很慢。但如果可以通过各种类型的小型的设备，尤其是已经存在的基于树莓派或者 linux 的设备，只要通过基础的网络连接和通讯能力，就可以连接 ai 的话，那未来的智能是可以渗透到每一个可编程的硬件里面。

那对于进一步的数据的采集和 ai 的能力边界的拓展呢，是尤为重要的。所以目前来看，muse 呢其实在下一盘大棋。然后这盘大棋呢，并不只是 meta 可以做，类似能力，任何的 ai 模型公司都有机会复制。类似 muse gadget 这样的产品呢，背后的模型也不一定要局限在 meta 的 api 上。