个人 AI 就该真正属于个人

上周，亚马逊在其零售网站上屏蔽了 Meta 的 Muse。想要购物的人会看到一个弹窗，告知他们：未经授权的 AI 代理继续访问，违反了亚马逊的使用条件。

没有人去问那个代理被停用的人的意见。我是这两家公司的客户，但亚马逊屏蔽了 Meta，而我的访问权限就这样消失了——成了我无权置喙的纠纷的附带损害。而购物正是这些代理的主要用途之一。

随着各公司争夺对消费者的掌控权，我们会看到越来越多这样的平台战争，而我们会被夹在交火之中。

由平台托管的代理有两个主人。 它为你工作，也为打造它的公司工作，而我们知道哪一个优先。我们都在说的“个人 AI”，其实一点也不个人。

这一切都不是在贬低 Muse 或 Instinct。它们是漂亮、用心的产品，而且这里会有各种各样的选择，这是健康的。我只是认为，其中必须有一个是你真正拥有的选择：一个基于 OpenClaw 构建的、产品化的、开放、独立、有主见的个人 AI 服务。

“个人”应当意味着什么

以下是我认为个人 AI 必须具备的含义。后文将逐条论证每一点。

它不是你的智能体

Muse 用户默认被纳入将其对话用于模型训练。Instinct 的条款授予对你所提供材料的永久、不可撤销的许可，包括用于训练，涵盖屏幕截图和键盘输入。这一切都不需要任何人做错什么。他们会告诉你他们如何处理你的信息，而你的智能体在某一天能做什么，取决于他们与其他公司的关系。它是他们的，你获准使用它，代价是为他们创造价值。

这一点在这里比在任何地方都更重要，因为个人 AI 对信息是极端贪求的。它对你的日历、收件箱、财务状况、人际关系知道得越多，就越好用——而这恰恰是你最不该交给第三方的那类信息。

如果你没有为产品付费，那你就是产品。 Brad（@altcap）上周提出，一个人人兜里的个人超级助手不可避免，我同意。他关于信任的回答是：付费版本不会引导你，免费版本会收取费用，而公司知道信任很重要，所以他们会去解决它。这正是我看法不同的地方。到目前为止，这些平台，也许初衷是好的，却尚未证明自己是值得我们信赖的、守护我们体验和数据的管家。

在这里，引导比在搜索时代重要得多。在 Google 上，你得到十条蓝色链接，你做出主动选择：顶部那条付费结果，因为它定向精准，或者某条自然结果。而有了智能体，你大多只想要结果。你在把选择权委托出去，所以任何引导都是悄无声息地发生的，通过一个你并不理解的算法。这就是为什么智能体必须为你工作、把你的偏好内嵌其中，并让你随时查看它是如何做出决定的。

我们早就知道，这些助手的运行成本和我们为它们支付的价格之间存在差距。而且差距很大。Anish（@illscience）听说个人助手每用户每年成本在 3000 到 7000 美元，这与我自己的 OpenClaw 使用情况相符。按每月 20 美元算，剩下的得有人来补。Meta 表示 Muse 的对话不会进入其广告系统，目前如此。但面对如此巨大的缺口，加上核心是一门广告生意，人们怎么能指望 Meta 长期从这笔补贴中获得回报呢？

为什么这很重要

我在自己使用 AI 工具和 OpenClaw 的过程中，亲眼看到了它的威力。一旦它用你的信息和你的工具完成个性化，一个人就能获得巨大的杠杆效应。人人都有个人 AI，将赋予每个人巨大的能力。

每一个主要平台都明白这件事有多关键，而我认为它的重要性甚至超过搜索和社交。个人 AI 是通往你所有个人信息、以及流经你的一切商业活动的路径，这正是为什么所有拥有真正分发能力的公司都在争夺它。也正因如此，我们才需要一个独立、开放、归个人所有的替代方案——它同样强大、同样易于任何人使用，而且你清楚知道它的商业模式是什么、你的数据会遭遇什么。

个人所有权正是它更强大的原因

在数字产品的历史中，使用量总是流向最简单、体验最好的那个，无论隐私考量如何。人们想要低摩擦和高品质，而隐私风险很少能排进考虑清单。所以任何归个人所有、私密的东西，都是在逆风爬坡。通常情况下，掌握你最多数据的公司，也拥有更好的产品。Facebook 对你的了解比你自己还多，这正是它如此好用的原因。

但在这里，情况反过来了。因为东西归你所有，你会把一切都交给它：每一个账号、每一份文档、你生活中每一个你绝不会连接到 Meta 的角落。而这些信息会不断累积，所以值得尽早投资于一个归你所有的东西，而不是拖到以后。哪个产品能获得最完整的访问权限，哪个产品就有潜力成为更好的产品，而所有权正是实现最完整访问权限的前提。 这是极少数私密版本能够交付更好产品的情形之一——只要其余体验和商业产品所提供的一样好。

OpenClaw 感觉像 Linux。我们需要的是 Apple 般的体验。

OpenClaw 是一个了不起的项目，我整天都在用它，它也是如今许多产品的灵感来源，包括 Muse。但对普通用户来说，它仍然像 Linux。开箱即用所需的配置太多，要想用好它，你得能熟练使用终端、理解上下文与缓存，还得知道如何配置模型。对我这样的人来说这没什么。但对其他人而言，这根本无从下手。

我们需要的，是 Apple 般的感觉。你选几个选项，输入信用卡，它就能用。你拥有整个技术栈，它做得精美绝伦，而且不受某个实体控制——那个实体的利益未必与你一致。

个人 AI 技术栈

以下是我认为所需的技术栈，由用户自己付费，而不是用他们的信息来买单，以及每一部分目前的进展。你的信息只能在你掌控的计算机内被读取，任何离开它的内容都是你有意为之、最小化且对你可见的。只有你，且仅有你，能够驾驭和控制它。

客户端。 手机和桌面上精美、现代的应用程序，再加上你已经在用的消息应用。这正是 Muse 和 Instinct 领先并引领方向的地方。OpenClaw 有自己的原生、网页和移动应用，但它们是给高级用户打造的，有大量按钮、功能和设置，而不是像 Muse 那样专注、凝练的体验。

执行框架 + 连接器。 负责行动的部分：工具、与你账户的连接、你的身份与凭证、支付选项、智能体被允许做什么、对任何重要事项的审批，以及它所做一切事情的日志。OpenClaw 和 Hermes 目前在这方面是先行者，也启发了 Muse 的架构。这是编排的核心，必须由用户拥有并可审查。

记忆。 通过你的各种连接（邮件、日历及其他）流入的内容，加上你的偏好以及它随时间对你了解的一切，以一种你可以阅读、修正并随身带走的形式呈现。@karpathy 的 LLM wiki 是迄今为止对此最清晰的版本：模型把你的信息编译成纯 markdown 文件并保持更新，而你可以阅读和编辑每一页。@garrytan 的 GBrain 是朝这个方向迈出的一步：同样的 markdown 优先理念，被构建为 OpenClaw 和 Hermes 这类智能体的记忆。这正是价值随时间复利累积之处，也正因如此，它必须属于你。

模型。 我想象有两个层级。一个默认的开源权重模型，针对个人智能体工作负载调优，在你的边界内以低成本处理几乎所有事情。一个前沿模型则被有意调用，用于前沿级别的判断（这很可能始终领先），且只携带它所需的上下文。大多数时候，问题只是有没有什么事需要做，而一个小模型能以低得多的成本回答这一点：一份分析给出的数字是，如今每用户每月约 2 美元，而常见默认配置约为 46 美元。有能力的小型开源模型今天已经存在；层级之间的路由大多是手工搭建的。

**你的 计算机。** 也就是 harness、记忆和默认模型所在之处：你自己的机器，或者一台从别人那里租来的私有机器——那人的唯一业务就是出租它，并且无法读取其中的内容。两者今天都已存在，但私有托管方案仍是为开发者而构建的。这一类的机器租金为每月约 10 美元。它应该像 Muse 给每个用户分配自己的 VM 一样简单，只不过这台 VM 是你的。

我期待看到有人做出来的东西

每一层都有人在做了。但还没有人把它们整合成一个真正能用、用起来像 Muse 的产品——只不过你交给它的是信用卡，而不是你所有的个人数据。

这就是我想要的产品：一个产品化版本的 OpenClaw，带着同样的开源精神，以及一条原则——用它的人真正拥有它。OpenClaw 刻意对模型、基础设施和托管不持任何立场，而这个版本则把这些选择直接内置，同时让每一个选择都可逆，并在上面叠加专注的、Muse 式的界面：一个移动应用、一个桌面应用，以及人们本就生活在其中的那些通讯应用。

拥有它并不意味着没人能赚到钱；总得有人把它做得漂亮，并让它持续进化。它意味着任何人赚到的钱都只来自用户，而用户可以带着一切离开：为更新付费，保留你买到的东西，并以老派的方式购买软件，再从那些唯一业务就是向你出售这些东西的人那里购买机器和模型调用。

OpenClaw 已经有了基础，由 @davemorin 主持。我们需要的是一家公司。如果你正在做这件事，或者知道谁在做，我很想听到你的消息。