--- title: "Muse&ConsumerAI产业更新-0923 Muse的主要价值在于抹平2C场景的摩擦成本。我们梳理了200多个用户公开分享的Muse使用案例，使用场景集中" topic_id: 22258254428548141 created_at: 2026-09-23T10:47:30.442+0800 source: zsxq type: topic cssclasses: zsxq-vault --- # Muse&ConsumerAI产业更新-0923 Muse的主要价值在于抹平2C场景的摩擦成本。我们梳理了200多个用户公开分享的Muse使用案例，使用场景集中 - 序号：267 - 星球链接：[打开网页](https://wx.zsxq.com/group/15522451881222/topic/22258254428548141) - 附件：图片 0，音频 0，文档 0 - 音频文件：_无音频_ ## 图片 _无图片_ ## 正文 Muse&ConsumerAI产业更新-0923 Muse的主要价值在于抹平2C场景的摩擦成本。我们梳理了200多个用户公开分享的Muse使用案例，使用场景集中在低频、高价值的生活事务，主要是砍价省钱、行政事务和旅行三类。典型的正面案例有：帮美国用户更换车险和宽带套餐，帮用户报税退税，以及在航班降价后与航空公司交涉、申请差价退款。这些场景有两个共同点：一是流程繁琐、频率又低，人天然会拖延；二是结果能直接折算成美元，省了多少一目了然。美国之所以适合Muse这类产品，有两层原因。一是摩擦多，移动互联网基建相对落后，大量服务仍依赖电话客服和人工流程，保险、宽带等商家甚至把“难退难改“当作留存手段。二是生态开放，欧美的邮箱、出行、新闻、支付、电商等应用大多开放网页和接口，给Muse这样的第三方Agent留出了充足的调用空间。 相比此前的Agent产品，Muse有三项能力值得关注。一是能打电话，这也是最值得关注的一项。该功能目前只在美国开放，只能拨打经过验证的商家号码，用虚拟号码拨出。Muse 能自己走完客服语音菜单和谈判，到身份验证环节再把用户接入通话。例如有用户让Muse致电Xfinity砍宽带资费，每月省下85美元、锁定5年，合计省下约5,100 美元。这项能力直接对应前面说的电话客服摩擦，但效果取决于商家是否愿意和 AI 通话。二是真正的Computer Use，直接操作网页而不是靠 API 拼装，例如信用卡在Ryanair被拒付后，Muse自行切换到 PayPal完成了购票。三是Meta的C端生态为它提供了大量用户上下文，这是个性化体验的来源。通用助手主要知道用户在对话里说过什么，Muse 还能调用用户在Facebook、Instagram、WhatsApp上的内容和关系，并逐步积累长期记忆、主动给出建议。Meta官方举的例子是，把用户在Instagram收藏的菜谱视频变成购物清单，发聚会邀请前先记住朋友们的忌口。 省钱的ROI叙事容易传播，但难以等价为用户留存。Muse的好评大多来自省下几百美元的车险、宽带账单或几千美元的机票退订，金额一目了然，用户天然愿意晒出来，这是它早期出圈的主要原因。问题在于，这类案例多是一次性的存量收割，对象是错误扣款、可议价账单和被遗忘的订阅，挖完就没有了，可持续的高频场景偏少。商家也在反制：亚马逊已于 9月20日屏蔽Muse，理由是它浏览时不表明 AI 身份；AI 砍价普及后，保险、宽带商家同样可能拒接 AI 来电、收紧议价空间。存量挖完之后，Muse需要找到让用户每周都回来的理由。此外还有两点风险。一是切换成本低，已有用户几天内就把OpenClaw配置和Claude多智能体工作流迁到Muse跑晨间任务，反向迁移同样容易；Instinct与Muse同日上线电话功能，OpenAI也被报道正在跟进（年初把龙虾创始人招进去还没什么后文），真正难复制的只有 Meta 生态里的用户上下文。二是数据使用深、监管敏感度高，已有案例中接电话的客服并不知道对面是 AI。 国内大厂也在发力个人Agent，但入口封闭、基建完善，Muse的模式或难以照搬。微信的小微、阿里的千问、字节的豆包都在布局C端个人 Agent，但国内的服务长在各家App里，跨App权限更封闭，Agent基本只能在自家生态内闭环：千问打通了淘宝、支付宝、飞猪和高德，小微依托微信小程序；豆包手机跨App操作曾被微信、淘宝相继限制，9月新出的二代也只接入了曹操出行等少数第三方应用。Agent 进不去别家 App，就做不了跨平台比价和砍价，体验自然打了折扣。另一方面，国内移动互联网基建更完善，改套餐、退订阅、挂号大多在超级App里点几下就能完成，本来就没有多少摩擦可以抹平，Muse式的打电话砍价、跑流程在国内的必要性会低不少。 ## 总体总结 主题正文 1. 我们梳理了200多个用户公开分享的Muse使用案例，使用场景集中在低频、高价值的生活事务，主要是砍价省钱、行政事务和旅行三类。 2. 二是真正的Computer Use，直接操作网页而不是靠 API 拼装，例如信用卡在Ryanair被拒付后，Muse自行切换到 PayPal完成了购票。 3. 通用助手主要知道用户在对话里说过什么，Muse 还能调用用户在Facebook、Instagram、WhatsApp上的内容和关系，并逐步积累长期记忆、主动给出建议。 4. Muse的好评大多来自省下几百美元的车险、宽带账单或几千美元的机票退订，金额一目了然，用户天然愿意晒出来，这是它早期出圈的主要原因。 5. 一是切换成本低，已有用户几天内就把OpenClaw配置和Claude多智能体工作流迁到Muse跑晨间任务，反向迁移同样容易； 6. Instinct与Muse同日上线电话功能，OpenAI也被报道正在跟进（年初把龙虾创始人招进去还没什么后文），真正难复制的只有 Meta 生态里的用户上下文。 7. 微信的小微、阿里的千问、字节的豆包都在布局C端个人 Agent，但国内的服务长在各家App里，跨App权限更封闭，Agent基本只能在自家生态内闭环：千问打通了淘宝、支付宝、飞猪和高德，小微依托微信小程序； 8. 另一方面，国内移动互联网基建更完善，改套餐、退订阅、挂号大多在超级App里点几下就能完成，本来就没有多少摩擦可以抹平，Muse式的打电话砍价、跑流程在国内的必要性会低不少。