[AI 分享] Muse、Dots 與自架 AI 助理比較：功能、實測與選擇指南

[AI 分享] Muse、Dots 與自架 AI 助理比較：功能、實測與選擇指南

摘要 : 從架構、任務實測、記憶與成本，比較雲端及自架 AI 助理的差異與適用情境。

內容:

這次分享聚焦在 Muse、Dots，以及被稱為「小龍蝦」與「愛馬仕」的 AI 助理。它們看起來都能理解需求、開啟瀏覽器、查資料、填表格、寫郵件，但真正的差異，不只是能不能自動做事，而是背後的電腦由誰提供、任務如何管理，以及使用者能掌握多少控制權。

Muse 從 9 月 18 日開始登上美國 App Store 的 iPhone 排行榜第一名，將 ChatGPT 擠下榜首，並連續十幾天維持第一，22 天的下載量約達 500 萬。另一方面，OpenAI 在 9 月 29 日的開發者大會上推出 Dots，主打擁有自己的雲端電腦與瀏覽器，能連接 4,000 多個應用，也能透過 ChatGPT、電話或 Slack 與使用者互動。

這類產品共同追求的方向，是讓 AI 不必事事等待指令，而能理解情境、主動完成工作。不過，要判斷它們是否適合自己，還是得回到架構與實際使用經驗。

一、先把「大腦」、「電腦」與「管理系統」分開

這類 AI 助理可以拆成三個部分：大模型是大腦，負責理解需求與判斷下一步；電腦是手腳，負責操作瀏覽器、執行程式與處理檔案；管理系統則像記事本，負責記住任務、連接帳號，以及安排後續工作。

模型強，不代表配備的電腦就有顯示卡；電腦記憶體大，也不代表推理能力更好。這些產品的差異，很多時候出現在電腦與管理系統，而不只是模型本身。

Muse 使用 Meta 的 Muse Spark，Dots 使用 OpenAI 的 GPT-6 Astra，使用者不能自行更換模型。小龍蝦與愛馬仕則是一套需要自行部署的軟體，模型與電腦都由使用者準備，可以接 Claude、GPT、較便宜的模型或本地模型，也可以部署在 Mac、NAS 或租用的伺服器上。

因此，小龍蝦與愛馬仕比較像自己買房：裝修、水電、維護都要自己處理，但想怎麼改就怎麼改。Muse 與 Dots 則像住飯店，拎包入住，有人維護環境，但必須遵守平台規則，也無法完全控制底層系統。

二、雲端工作環境，不等於你的私人伺服器

實測時，我曾詢問 Muse 與 Dots，能不能把它們的雲端電腦當成自己的伺服器，長期掛著服務。

Muse 表示，它的環境是臨時虛擬機器，對外 IP 不固定，可能被重置，也不保證 24 小時持續運作。Dots 的回答類似：它可以協助管理我的伺服器，但不能把自己的工作環境承諾為可長期使用的主機。它查到的環境約有 9.7GB 記憶體、32GB 硬碟，沒有可直接使用的顯示卡。

換句話說，它們配備的電腦是讓 AI 完成工作的工具，不是提供使用者自由部署服務的雲端主機。

自架的小龍蝦則不同，部署在哪裡、機器是否持續開機，都由自己決定，但維護責任也由自己承擔。我曾在 NAS 上部署一隻，每天推送日報，期間壞過幾次，有時連續幾天收不到日報，才發現它已經停止工作。

三、實測一：註冊甲骨文免費雲端帳號

第一項任務，是請 Muse 與 Dots 協助註冊甲骨文的免費雲端帳號。

Muse 會持續操作，右側活動流能看到每一步做了什麼、何時執行。遇到寄往 QQ 郵箱的驗證信時，它坦白說自己只能存取 Gmail，請我自行取得驗證連結。到了信用卡資料輸入階段，它要求我接管瀏覽器，並提醒卡號、有效期限與安全碼只在網頁內填寫，不要傳到聊天中。

最後，信用卡驗證雖然通過，帳號建立仍被風控攔下。Muse 推測可能與帳單地址、發卡地區及網路位置不一致有關，並提供重試、聯絡客服或停止等選項，同時整理進度，方便之後接續處理。

Dots 起初判斷，我可能需要的是教學，或希望有人協助判讀註冊畫面，因此先請我開啟網站、提供截圖。在我確認授權它繼續操作後，它才啟動瀏覽器。後續經過條款、隱私權及付款驗證等環節時，它會多次停下來確認，說明哪些步驟應由使用者親自完成。

這次測試中，Muse 比較偏向持續推進，必要時才請人接手；Dots 則更重視授權與敏感操作的邊界。兩者並非單純誰比較好，而是工作風格不同。

四、實測二：登入論壇並發文

第二項任務，是登入 L 站並發布一篇大家可能感興趣的文章。

Muse 會先處理登入障礙，登入後查看近期熱門主題，再決定發文方向。它發現免費雲端服務、AI Agent 與 VPS 選型等內容較受關注，最後把前一項甲骨文註冊失敗的經驗整理成文章。

不過，它最初把自己當成主角，寫成「Muse 替主人操作」的視角。我要求改成我的口吻後，它重新調整。接著又因文章過長觸發論壇限制，它便縮短內容並再次送出，最後成功發布，之後也主動回報閱讀、按讚與留言情況。

Dots 則先確認登入授權，成功登入後選擇討論 AI Agent 能否真正減少重複工作的主題。它在送出前再次確認要不要發布，最後也完成任務。

但兩者都沒有充分模仿我過去的發文習慣，也沒有先確認帳號權限，例如是否具備使用某些標籤或發布特定內容的資格。這代表，能成功發文，不等於已經具備完整的論壇營運判斷能力。

五、實測三：生成圖片與影片

第三項任務，是請兩者生成幾張不同場景的圖片，並製作一段動漫風格影片。

Muse 先確認了數量、風格、比例、片長及是否需要配樂等細節，接著完成四張圖片，也直接產出一段影片。影片中有掠過水面的滑翔動作與落地鏡頭，與提示要求相符。整體感受接近在 ChatGPT 或 Gemini 中直接生成內容。

Dots 則表示，目前沒有能直接使用的圖片或影片生成工具。它改以程式绘圖的方式產出四張圖片，也另外生成一組分鏡與程式碼，但沒有完成影片。它提供了整理提示詞、使用雲端 API，或到第三方平台生成等替代方案。

Dots 特別提醒，這次成果比較接近「程式繪圖」，不是影像模型生成的寫實圖片。這種誠實說明值得肯定，但就本次任務而言，Muse 提供了更直接、完整的生成體驗。

以上三項只是有限次數的實測，不能當成嚴格的全面評比，但足以看出兩者在自主推進、授權確認與工具整合上的差異。

六、記憶能力：記得事情，不代表懂得在對的時候使用

測試記憶功能時，我曾簡單介紹自己的背景，也多次聊到公司有台式與筆記型電腦、家裡有其他設備、NAS 上運行的服務，以及 VPS 的用途。

Muse 將這些資訊逐步整理進長期記憶，檔案內容變得相當詳細。它也會主動運用記憶，例如在整理甲骨文註冊失敗的論壇文章時，加入我已有 NAS、VPS、影音及同步服務的背景。

Dots 也表示，會把記憶整理成檔案，而不是永久保存全部對話。不過，我曾要求它記住一項設定偏好，之後再提到相同事情時，它仍重新詢問是否要照做。它的理由是，記得偏好不代表可以跳過敏感操作所需的授權。

這裡要區分兩件事：一是能否記住，二是是否會在合適的時機使用記憶。有些重複確認不是忘記，而是平台刻意保留的安全機制。相較之下，自架助理通常提供更多調整人格、記憶與工作規則的空間，但也需要自己維護。

七、付費差異：買的是成果，還是自行承擔運作成本

Muse 方案分為免費、Pro 與 Max，價格分別為免費、每月 20 美元及 200 美元；Pro 與 Max 的額度分別標示為 20 倍與 100 倍。

較特別的是，Muse 主打「Results, not tokens」，也就是按結果而非 token 計費。依其文件說明，使用者只為可用結果付費，失敗執行不收費，重試、澄清與最佳化也不計入。但官方並未提供固定公式，說明一份結果究竟扣多少額度。

Dots 則依 ChatGPT 訂閱方案提供每月額度，正式上線後與 ChatGPT 共用使用量。不過，它當時仍处於研究預覽階段，部分訂閱者可以免費體驗，也有帳號出現邀請朋友使用的入口。

自架小龍蝦與愛馬仕的軟體本身免費，但仍須支付模型與機器成本。AI 繞路、重試、查錯頁或修改內容所消耗的 token，都由使用者負擔。

如果只是偶爾請 AI 搜尋資料或處理表格，未必需要這類持續在線的助理。但若希望它長期跟進郵件、監控資料變化、整理日報，則應把價格、部署與維護時間、穩定性及故障後的處理責任一起考量。

八、四款產品適合誰？

Muse 適合不想研究部署、希望 AI 接到任務後自行推進，且願意將帳號與部分資料交由平台處理的人。本次體驗中，它在查資料、處理郵件、整理表格、操作網站及生成圖片、影片方面，呈現出較完整的整合能力。代價是底層環境與規則由平台掌握，使用者無法自由修改。

Dots 適合已經習慣 ChatGPT 生態的人。它結合雲端工作環境與排程任務，也更重視權限與操作邊界，適合重要步驟需要使用者確認的工作。不過，本次測試中，它在生成圖片與影片方面未能提供與 Muse 相同的直接體驗。

小龍蝦適合喜歡折騰、需要高度客製化，而且願意自行部署與維護的人。它能放在自己的設備或伺服器上，模型、記憶、工作流程及本地資料串接都更有彈性，但也必須自行處理更新、權限、故障與安全問題。

愛馬仕則較偏向長期使用後，逐步累積記憶、技能與排程流程的工作助理。小龍蝦更強調連接平台、裝置與工具，愛馬仕則更強調持續工作及累積經驗。但兩者都不代表部署完成後就完全不需要管理。

九、Muse 的註冊與使用方式

Muse 當時以英文介面為主，需要邀請碼，並使用 Gmail 帳號註冊。它會申請相關郵件權限，因此我使用的是測試帳號，而不是主要個人帳號。登入後能看到幾個常用操作，其中部分需要訂閱 Pro。

我最初用香港 IP 測試，多次失敗，換成美國 IP 後才成功。不過，也有人回報香港 IP 可以註冊，因此可能受個別環境影響。Muse 並非只能使用手機，也可以透過網頁版與電腦版操作；邀請碼則會放在原分享內容的下方。

十、最後的重點：AI 正從回答問題，走向執行工作

這次最明顯的感受，是 AI 產品正在改變：過去多半是使用者問問題、AI 提供答案；現在則逐步走向交代目標，讓 AI 使用自己的工作環境執行任務。

但「能做事」不等於「能放心放手」。它能否遵守平台規則、辨識操作限制、知道何時該停下來，以及在使用帳號權限時避免造成風險，才是更值得關注的部分。

選擇哪一款，核心並不是誰更像人，而是你願意把多少控制權交給平台，又願意自己承擔多少維護責任。想省部署與維護，可以考慮 Muse 或 Dots；想掌握機器、模型與資料流向，可以考慮小龍蝦或愛馬仕。最終仍要回到自己的工作需求，而不是只看產品熱度。