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AI记得你说过什么，这件事已经不稀奇了。

但你上次说过膝盖需要照顾，下次让它安排跑步，它会不会主动选平路？

你日历里10点还有事，它会不会连终点都一起考虑进去？

这才是Meta这次新模型里，最值得单独拿出来聊的部分。

北京时间10月13日，Meta发布Muse Wonder和Muse Wonder Full。其中一项能力叫Active Memory：跨对话保留重要背景，遇到相关任务时，再主动找出来用。

意思大概可以理解为你说过的话，它能翻出来复述，真让它办事，却还是把那些要求忘了，那这记性有什么用呢。。

长期记忆有没有用，得看你没再提醒的条件，下一次办事时还在不在。

Meta这次放出的官方演示里，有一段安排长跑的过程。它把个人记录和日历用进了新任务，挺适合看看这些背景到底改变了什么。

# 记住14.1公里之后，它做了什么

演示里的用户让Muse安排下周六长跑，结合健康应用和日历里的习惯，把路线和时间放进日历。

Muse先调出一条14.1公里的历史长跑记录，又找到了这个人每周增加1公里、尽量走平路照顾膝盖等个人习惯。日历里还有一项不能漏的安排：周六上午10点，要去图书馆。

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这些信息放在一起，任务就变了。

要跑多远，得参考过去的记录。 
路线怎么选，得顾着膝盖。 
几点出门、在哪里结束，又得跟10点的安排对上。

少一项，排出来的东西可能都挺像样，却不适合这个人。

按照这位用户自己的记录和习惯，Muse随后选择了15.1公里，安排早上8点出发，走平坦路线。

接着它把路线画出来，沿途每5公里设一个标记，保存成可分享的地图链接。

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然后，Muse回到了日历。

新事件写的是15.1公里，时间8点到9点40，路线链接也放进去了。起点是海豹角公园，终点则直接放在福斯特城图书馆，正好接上10点那项安排。

不是跑完回到起点，再让人自己想怎么赶去图书馆。它把这两件事放在同一份计划里考虑了。

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按这份计划，9点40分跑完，到10点去图书馆，中间还留了20分钟。时间和地图都放在同一条日历事件里，到时候点开就能找到。

我觉得，这里值得看下了，旧信息已经影响了一个具体选择：路到底通向哪里。用户托它办的虽然是跑步，但跑完以后，这个人还得继续过自己的周六。

记住一个数字，是保留信息。让路线接上下一项安排，记忆才参与了做决定。

这几段视频都是压缩过流程的官方演示。Active Memory的跨对话定义来自Meta的介绍，画面展示了个人背景被用于任务，但没有逐条区分哪些来自长期记忆、哪些来自应用查询。

# 老交代要记得，新要求也不能丢

有了长期记忆，还会碰到另一个问题：真正开始干活以后，要求会不会在换工具时掉了？

Meta另一段婚礼排座演示里，麻烦就写在名单的备注栏中。

47位来宾，有无障碍座位需求，有过敏情况，还有些宾客需要分开。把名字排满六桌只是其中一部分，备注才决定了哪些安排不能随便凑。

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Muse先整理安排时要遵守的条件，再把名单导入排座工具。左边是宾客，右边是场地里的圆桌和椅子，原本空着的座位逐渐有了人。

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排完之后，它回头对照原来的要求做检查，再打开导出的名单。六桌，五桌各8人，一桌7人，加起来47位。

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47个人有没有座位，数一数就知道。至于为什么有人得坐在这里、两个人为什么要隔开，答案还在最初的备注里。换进排座工具之后，这些理由也得跟着名字一起过去。

我在意的就是这段。我们交代一条特殊要求，往往是因为照着普通办法办会出问题。助手把它记下了，到了真正排座位的时候，也得按这条要求来，人才敢少盯一会儿。

# 能记住，不等于能把事情办完

Meta还给这组模型讲了另一项能力，叫Active Focus。按官方介绍，任务受阻时会尝试别的办法，需要时澄清，重要动作前先征求确认。

Active Memory管的是，过去交代过的背景，这次还能不能用上。Active Focus管的是，任务开始以后，遇到问题能不能继续办下去。

给Coco做生日T恤的演示，就经过了好几套工具。照片得先找到，找到后还要放到衣服上，摆好位置，才能继续处理订购。

用户要黑色底衫、复古乐队风，还特意写明：必须用Coco在Instagram上的真实照片，不能生成或者重画一只猫来替代。

Muse先打开照片主页挑图，再进入定制编辑器。金色COCO放在上方，照片摆到下面，随后又放大、调整位置。

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衣服可以设计得花一点，猫不能换。到了最后，金色名字和真实照片出现在同一件黑色T恤上，官方演示也进入了下单环节。

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挑照片、排版、继续处理订购，每一步用的界面不同，但最初必须是Coco的要求得一直跟着。这也提醒我，长期记忆的价值需要执行能力来兑现：记得你在乎什么，还得在具体操作里守住它。

想尝试的话，目前入口也要看清。Muse Wonder已经通过Meta Model API和Muse Code提供，Muse Wonder Full只在Muse Code的Power Usage和Maximum Usage套餐里开放。可以从官方模型页查看对应入口。

普通Muse应用目前仍是即将接入，订阅用户优先，尚无全面开放日期。现在想动手试，主要还是走前面的开发者入口。

# 写在最后

长期记忆最诱人的地方，是以后不用从头交代自己。

不过，顺着那条通向图书馆的跑步路线再想一下，就会发现：一个助手越了解你的过去，越需要知道哪些过去已经不适用了。

上次要照顾膝盖，这次身体情况可能变了。之前每周想多跑1公里，后来也可能只想轻松一点。人总会有想法变了、安排变了的时候。

记忆越能影响行动，过期的记忆就越有分量。它会悄悄改变时间、路线，甚至你根本没再提起的选择。

好的长期记忆，不该让你以后都得按过去的自己来。

Meta这次让人看到了旧背景参与行动的价值。接下来我更想看，当用户随口说一句最近不一样了，助手能不能听懂这句话的分量。

有些事，记得住很重要。 
 
 
什么时候不用再照着旧交代办，也一样，重要。

* * *

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北京时间10月13日，Meta发布Muse Wonder和Muse Wonder Full。其中一项能力叫Active Memory：跨对话保留重要背景，遇到相关任务时，再主动找出来用。

每次都要重说一遍？Meta给AI装上了长期记忆

AI记得你说过什么，这件事已经不稀奇了。但你上次说过膝盖需要照顾，下次让它安排跑步，它会不会主动选平路？

人工智能

Meta发布MuseWonder，新功能ActiveMemory实现跨对话记忆，自动调用个人记录与日历安排。演示中，根据用户跑步习惯和膝盖情况，自动规划15.1公里路线，终点设在图书馆衔接10点行程。ActiveFocus确保多工具操作时持续执行用户要求，从照片选择到T恤定制全程遵循真实照片原则。

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