智猩猩AI整理
编辑: 没方
2026 年 9 月,Meta 发布的 Muse 再次引爆了个人 AI 智能体赛道。它拥有长期记忆,可以跨周记住用户习惯,能够主动发起消息,调用账号、浏览器和配对设备完成任务,做完每一件事都可以向用户交代执行记录。
但光鲜背后,Muse 有着无法回避的硬约束,整套系统闭源,每位用户对应一台运行在Meta云端的专属Linux虚拟机,文件、记忆、凭据和会话等核心数据均以云端系统为中心,服务目前也仅在美国地区提供。
用户的记忆、文件、账号权限,全部托管给厂商管理。对于重视隐私、想要掌控自己数字生活的用户,这套 “云端黑盒” 模式始终让人不安。
就在 Muse 发布后不久,浙江大学团队推出了nanoMuse,一款遵循 GPL‑3.0 协议完全开源的个人 AI 智能体。它可以运行在手机、电脑等每一台设备上,记忆由用户自己掌控,模型也自由选择。
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01
nanoMuse核心:每台设备运行Agent,
本地拥有一双“操作之手”
nanoMuse采用多设备、多Agent协作的架构。Android手机、Windows电脑和Mac等设备可以分别运行完整的智能体实例,并拥有各自的安全哨兵Sentinel。
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图注:截至0.1.40版本nanoMuse的构建方式。
这些设备可以通过可选的开源中继服务同步主对话以及用户选择同步的其他对话文本,从而在不同设备之间接力完成任务。
nanoMuse最亮眼的能力之一,是名为Hands的屏幕操作功能。
Muse主要通过云端虚拟机、浏览器和连接器执行任务,无法直接操作手机上的原生App。
nanoMuse则在Android和桌面端实现了本机屏幕操作:Agent可以读取截图和系统提供的可访问性信息,模拟点击、滑动和输入,操作手机或电脑上的本地软件。
由于iOS不允许一个应用直接操作另一个应用,iPhone和iPad端暂时不具备操作本机其他App的能力,但可以把任务交给Android手机或电脑执行。
为了防止这双“手”闯祸,nanoMuse设计了Sentinel权限网关。Agent不能直接执行工具调用,所有调用都必须经过Sentinel判断。系统会根据用户规则、工具风险、数据是否可能发送到外部,以及操作是否包含发送、删除、转账等敏感含义,决定允许、拒绝还是向用户询问。
授权可以限定为“仅此一次”“当前对话有效”,也可以针对特定收件人、网站、文件夹、设备或应用设置长期权限。
对于付款和密码等敏感操作,系统不会保存永久授权;在Hands屏幕操作中,发送消息、删除内容、转账和确认付款等带有明确承诺性质的动作,也需要逐次审批。Sentinel的判断会写入日志,用户可以查看记录并撤销已经授予的权限。
nanoMuse的记忆设计同样强调用户控制。
在手机端,Agent人格、用户信息、长期记忆、每日日记和日常任务等内容会以Markdown文件保存,用户可以直接打开、编辑和删除。桌面端则采用逐条记忆的存储方式,保留修改记录和撤销功能。
不过,当前版本还没有为每条记忆完整记录写入模型、时间和可信度,这也是团队计划继续改进的方向。
在模型选择方面,nanoMuse没有把用户绑定到单一厂商。项目提供18家国内外模型服务商的配置目录,支持用户填写自己的API密钥,也可以连接部署在个人电脑上的本地模型服务。
使用自有API密钥时,模型请求可以由设备直接发送给模型服务商,不经过nanoMuse中继。中继会记录模型名称、Token数量和费用等调用信息,但不会在调用账本中保存模型输入输出内容。
需要注意的是,如果用户开启对话同步,中继仍会保存用户选择同步的对话文本;使用云端模型时,提示词也需要发送给相应的模型服务商。只有在关闭同步并使用本地模型的情况下,模型输入才可能完全不离开自己的设备。
nanoMuse的硬件门槛相对较低。根据研究者们给出的数据,其Android arm64安装包约为38MB;桌面端所有进程的闲置内存占用约为0.5GB;中继服务空载内存约为85MB,一台1核CPU、1GB内存的小型服务器即可运行。
团队估算,在中国大陆自行搭建中继服务,每月服务器成本约为30至60元;海外服务器约为每月4至6美元,此外还需要承担模型调用费用。
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使用教程
nanoMuse 是开源个人智能体,支持 Android、iOS(TestFlight)、Windows、macOS、Linux。
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用邮箱或手机号登录后,可获得社区中继的免费模型额度,并实现多设备同步。
进入“设置 → 模型”,即可添加模型服务商。用户既可以选择任意受支持的服务商并填入自己的 API Key,也可以直接登录现有的ChatGPT Plus、Pro 或 Team 订阅账号,还可以通过Ollama、LM Studio、vLLM等工具接入本地模型。
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如果不想安装新软件,也可以先在网页版体验。
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