挑战Meta Muse，Rabbit发布OS3探索智能体新解法

扎克伯格展示智能硬件Muse Charm后，不少人联想到了两年多前的橙色方盒Rabbit r1。随身携带、语音交互、由AI替人跑腿办事，这套模式再度成为行业焦点。

不仅是硬件外观，个人AI智能体（Personal Agent）的场景演示也高度相似。打车、订机票、点外卖这套“标准套餐”，因交付结果直观，长期被各大厂商用来展示AI的代劳能力。但这套最容易传播的场景，是否真正代表了个人智能体的核心价值？

平台防线卡死代下单模式

Muse迅速走红后，立即遭遇了电商平台的强力阻击。

亚马逊迅速阻止了Muse代表用户在其网站购物。亚马逊指出，Meta不仅未事先通报Muse会访问平台，浏览时未标明代理身份，而且在用户凭据处理上存在隐私与安全隐患。

依赖云端虚拟机的AI智能体被平台拦截并非孤例。AI能否技术性地完成操作，与是否获准操作，是两个维度的难题。

平台不仅担忧账户安全与交易纠纷，更在意自身商业模式。用户以往在平台搜索、比价，平台借此赚取广告费与佣金；若中间环节全由AI接管，流量入口便会转移至智能体手中。这也是Airbnb、Booking等平台在AI浪潮下股价承压的主因。

面对阻力，Meta这类巨头选择用生态合作破局，例如拉拢Instacart和旅行技术公司Duffel，并用免费额度培养用户习惯。但对资源有限的初创团队而言，这条烧钱做生态的路线很难走通。

Rabbit的差异化技术路线

以15人团队运作的Rabbit选择在动作模型（Action Model）底层上做文章。从最初必须依赖r1硬件的第一代LAM，到网页端Playground，再到深入安卓系统底层，Rabbit一直在测试个人智能体的执行边界。

今年初，Rabbit将模型升级为DLAM，允许智能体直接接入用户自己的Windows和Mac电脑，在获得授权后接管桌面软件与浏览器。这种基于真实本地设备的方案，不仅有效绕开了云端虚拟机的访问限制，还让智能体得以直接使用用户本地的文件、软件和未完工的项目。

OS3的核心突破：多任务接力与多设备协调

在Muse Charm公布前夕，Rabbit正式推出了OS3。用户无需购买硬件，只需在网页端绑定模型与电脑即可使用，单个账户最高支持连接5台设备。

OS3的核心变化体现在交互与执行逻辑上：

1. 持续对话与多任务并行
用户可以在同一对话流中连续发出多个复杂需求，例如“查找哲学书并输出指南发到Slack、调研利物浦俱乐部并生成网页、撰写竞品报告”。系统会自主拆解目标并在后台并行执行，无需用户逐条调试提示词。

2. 跨多设备协同接力
云端虚拟机要求用户反复上传资料、重新登录账号；而在本地设备上，工作环境本就是现成的。

为了避免单台电脑断网或休眠导致任务中断，OS3支持智能调度多台设备。例如，系统可以在A电脑调取素材，调用B电脑的专业软件剪辑，再切换到保持登录的C电脑上传。这种跨设备自动流转任务的能力，是目前其他智能体尚未具备的。

3. 模型与记忆解耦
不同于Muse深度绑定自家的Muse Spark，OS3允许用户接入不同厂商的大语言模型（包括阿里的Qwen）或本地模型。用户自备API Key按需付费，系统本身免费。

更关键的是，更换底层模型后，用户的历史记忆、使用偏好和工具配置均可保留。随着智能体深入了解用户的工作习惯，这套长期协作关系不会因模型迭代而作废。

官方数据显示，OS3上线3天内，新用户累计完成超过1万个任务，日均Token消耗量接近10亿。从替人点外卖转向深度融入本地生产力，个人AI智能体的演进，正在依靠具体的工程创新打开新的空间。