Muse AI 与 OpenClaw 代表的是两条不同路线。Muse 是 Meta 托管的个人智能体：用户登录后即可让它在云端完成任务，但模型、运行环境和关键规则由 Meta 控制。OpenClaw 是 MIT 许可的开放运行时：你可以决定模型、服务器、消息渠道和数据位置，但也要承担可用性、更新和安全配置的责任。
AI 要点
- **该选哪一个？**想零设置处理日常事务、并接受托管式体验的北美用户更适合 Muse；需要自主选择模型、控制数据位置、连接既有聊天渠道或在任意地区部署的用户更适合 OpenClaw。
- **Muse 建在 OpenClaw 之上吗？**Meta 的说法是否定的：Muse 从头构建，但在产品体验上受 OpenClaw 启发。两者都使用类似
SOUL.md的人格设定文件，并不意味着它们运行同一套代码。 - **成本怎么比较？**OpenClaw 软件免费，成本来自模型和持续运行的机器。Muse 提供有周度额度的免费方案，并有 Power
$20/月、Max$100/月的付费层；实际可用额度和计量方式应以购买时的产品页面为准。 - **谁更安全？**Muse 默认提供隔离虚拟机与对外操作的审查机制；OpenClaw 能实现更强的本地控制，但需要部署者主动配置沙箱、权限、密钥隔离和技能审查。
开发方、模型和部署方式
| 对比项 | Muse AI | OpenClaw |
|---|---|---|
| 开发方 | Meta Superintelligence Labs | OpenClaw Foundation |
| 首次发布 | 2026 年 9 月 | 2025 年 11 月，当时名为 Clawdbot |
| 源代码 | 闭源 | 开源，MIT 许可证 |
| 模型 | Muse Spark | 可接入支持的任意提供方或本地模型 |
| 运行位置 | Meta 云端为用户分配的私有 VM | 自己的电脑、服务器、云实例或受信任托管环境 |
| 对话入口 | Muse 应用、muse.ai、WhatsApp | WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Signal、iMessage 等 |
| 价格 | 有额度的免费层及订阅层 | 软件免费，模型与运行环境另计 |
| 可用地区 | 目前美国和加拿大 | 不受产品区域限制，取决于运行环境和模型提供商 |
为什么两者看起来很相似
上线后，有用户注意到 Muse 的内部人格文件沿用了 OpenClaw 常见的命名方式，例如 SOUL.md。Meta 产品负责人 Nat Friedman 表示，Muse 是重新构建的产品，但在产品设计上受到 OpenClaw 启发。对于用户而言，这解释了为什么它们的使用体验和人格配置概念相近，也说明“灵感来源”和“复用运行时代码”是两回事。
这种相似性不应成为选型的核心。真正的分界线在于，Muse 把复杂性收进平台，而 OpenClaw 将配置权暴露给使用者：前者追求开箱即用，后者追求可组合、可迁移与可审计。
模型选择与自定义：单一模型或自主路由
Muse 使用 Meta 的 Muse Spark 模型。用户可以为智能体设置名称、头像和部分偏好，也能通过 API 构建连接器；但核心模型行为、连接器准入与展示方式仍由平台决定。
OpenClaw 则允许按任务路由模型：把复杂推理交给能力更强的模型，把周期性检查交给低成本模型，把敏感文件留给本地或自有云环境中的模型。SOUL.md、AGENTS.md、MEMORY.md 等配置通常以纯文本保存，技能可以采用 Markdown 或 TypeScript，这使得配置能够版本化、备份和迁移。
这也是两种产品最持久的差异：选择 Muse，是把模型选择与运行时治理交给平台；选择 OpenClaw，是把这些决定留在自己手中。
聊天渠道与访问控制
Muse 通过 Meta 的 iPhone、Android、Mac 应用、Web 与 WhatsApp 提供对话入口，交互始终经过 Meta 的产品界面。对于只想使用一个统一应用的用户，这降低了上手门槛。
OpenClaw 更强调接入已有的沟通方式，包括 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Signal、iMessage 等。部署者可以用配对码、白名单或渠道权限决定谁能向智能体下达指令，因此既可融入团队协作工具，也需要更认真地设计访问边界。
成本：订阅费用与实际运行费用
截至 2026 年 10 月，Muse 的免费层带有按周刷新的使用额度；Power 方案为 $20/月，每周包含 500M token 配额；Max 方案为 $100/月，每周包含 3B 配额。免费层的具体上限和“Muse token”的计量细节并不总是透明，因此重度使用前应查看账户内的实际计量页面。
OpenClaw 没有软件订阅费，但并不等于总成本为零。主要支出通常来自：
- 一台持续在线的设备、VPS 或云实例；
- 模型 API 或本地模型所需的算力；
- 可能接入的搜索、浏览器、存储或自动化工具；
- 备份、监控和维护所花费的时间。
使用廉价模型且任务不频繁时，OpenClaw 的月度支出可能低于托管订阅；全天运行前沿模型和多工具任务时，也可能高得多。比较成本时，应按每个真正完成的任务统计模型 tokens、工具调用、运行时长、重试和人工修正，而不是只比较订阅价格。
安全与隐私：默认防护与自主管理
Muse 的设计重点是降低默认风险。每位用户的智能体运行在隔离的 Secure VM 中，对外发出的请求会经过名为 Sentinel 的第二个智能体审查；已保存的密码与支付信息不会直接交给智能体。相应的权衡是，运行环境和服务数据仍位于 Meta 的平台，用户应在使用前核对聊天记录、训练选项和数据访问政策。
OpenClaw 的优势是数据与配置可以留在自己控制的设备或服务器上。默认情况下，记忆文件和历史记录不需要上传到中心平台；但它不是天然的安全沙箱。若让智能体读取文件、调用终端、登录聊天渠道或访问网络，部署者必须自行完成以下工作：
- 为命令执行启用容器或其他沙箱；
- 最小化 API key、文件夹和网络权限；
- 将不同智能体或不同风险等级的任务分隔到独立身份和环境；
- 审查安装的技能及其依赖，并及时更新运行时；
- 保存可审计日志，为高风险动作加入人工审批。
技能商店的自动扫描可以降低恶意插件风险，但不能替代人工审查。无论使用哪种方案，涉及邮件、支付、生产系统或私人文件时，都应从小范围权限和可回退任务开始。
地区与持续在线运行
Muse 目前要求 Meta 账户，并仅向美国和加拿大开放。其他地区的用户无法把它当作可立即获得的通用方案，后续开放范围应以 Meta 的官方公告为准。
OpenClaw 没有同样的产品区域限制，只要本地运行环境和模型提供商可用即可部署。它也能在笔记本、台式机、VPS、容器或云实例中运行；不过笔记本合盖后任务会停止。需要全天候任务时，应选择持续在线的基础设施，并把持久化、备份、更新和故障恢复作为部署的一部分。
该如何选择
| 你的优先事项 | 更合适的选择 |
|---|---|
| 今天就开始使用，无需配置服务器或模型 key | Muse AI |
| 默认隔离环境和平台提供的对外操作审查 | Muse AI |
| 自选模型、供应商与成本档位 | OpenClaw |
| 使用本地模型或把数据留在自有硬件 | OpenClaw |
| 接入团队已有的聊天工具 | OpenClaw |
| 可审计、可修改和可迁移的运行时 | OpenClaw |
| 持续在线但不想维护个人电脑 | 部署到受信任的长期在线环境中的 OpenClaw |
开始使用 OpenClaw 前的三步
- **选择运行环境并明确隔离边界。**可以从本地机器、VPS、容器或云实例开始；先决定哪些文件、网络和账号允许被访问。
- **连接模型和消息渠道。**仅配置第一个任务必需的模型 key、渠道和工具，并为渠道启用配对码或白名单。
- **先运行一个范围明确的任务。**审查执行日志、权限请求、输出和成本后，再扩展到定时任务或更高风险的自动化。
结论：Muse 购买省心，OpenClaw 购买控制权
Muse AI 面向希望快速获得云端个人智能体的用户：无需管理服务器、密钥或模型路由，并自带平台层面的隔离和审批机制。代价是区域可用性、模型选择与数据治理主要由 Meta 决定。
OpenClaw 更适合需要模型自由度、可迁移配置、已有聊天入口和自主管理数据的用户。它的灵活性不会自动带来安全性，部署者需要为持续在线、权限隔离、补丁和技能审查负责。选择时不妨先判断自己最缺的是“零配置的便利”，还是“长期的控制权”，再从低风险、可验证的任务开始。
