代理任務協調
這個模型能蒐集脈絡、制定計畫，並在跨多個應用程式與服務的任務中，將工作分派給平行子代理。
概覽
Muse Spark 1.1 是來自 Meta Superintelligence Labs 的多模態推理模型，專為代理任務而設計。Meta 將其定位為 Muse Spark 的升級版，在工具與電腦操作、程式開發以及多模態理解方面更強。
該模型可透過全新的 Meta Model API 以公開預覽形式使用，也可在 Meta AI 應用程式與 meta.ai 的 Thinking 模式中使用。此次發布強調長上下文工作、跨工具與子代理的協調，以及同時需要感知與行動的工作流程。
特色
原生工具與 MCP 支援
Meta 表示，Muse Spark 1.1 可零樣本泛化到新的原生工具、MCP 伺服器與自訂技能。
100 萬 token 上下文管理
這個模型經過訓練，可主動管理非常大的上下文視窗、保留先前動作，並在保留重要步驟的同時壓縮工作內容。
電腦操作工作流程處理
它可依照自動化或直接互動哪種更快，在腳本執行、點擊與批次動作之間切換。
大型程式碼庫上的程式開發
Meta 表示，它在真實世界的程式開發任務上表現更佳，例如錯誤修正、功能實作與程式碼遷移。
多模態推理與具基礎依據的輸出
這個模型可處理視覺與音訊輸入，並產出適用於影像與影片描述或視覺轉程式碼工作流程等任務的輸出。
使用案例
跨應用程式的代理工作流程
適用於需要在多個工具或服務之間進行規劃、蒐集脈絡與協調執行的任務。
電腦輔助桌面工作
適合涉及陌生介面、變動需求，或需要模型長時間保留脈絡的工作流程。
軟體開發
可應用於除錯、實作功能、追蹤整個程式碼庫中的問題，以及在代理式程式開發設定中驗證變更。
多模態內容工作流程
當工作流程從圖片、影片或音訊開始，並以描述、程式碼生成或以瀏覽器為基礎的執行等動作作為結束時，非常適用。
Marketplace 與刊登任務
Meta 強調一種工作流程：模型使用智慧型手機影片，擷取有用照片，推理產品內容，並協助建立 Facebook Marketplace 刊登資訊。
Pros and Cons
Pros
- 在工具使用、程式開發與多模態理解方面，比早期的 Muse Spark 版本更強。
- 專為長時程工作設計，具備多代理協調與大型上下文管理能力。
- 可透過 Meta Model API 以及 Meta AI 介面使用，提供更廣泛的存取方式。
- Meta 在其安全性評估中指出，它對 jailbreak、提示注入與其他對抗性攻擊具有更強的抵抗力。
Cons
- 公開預覽狀態表示可用性與行為仍可能變動。
- 來源資料未提供定價、方案限制或詳細的 API 文件。
FAQ
Muse Spark 1.1 是什麼？
Muse Spark 1.1 是 Meta 的多模態推理模型，專為代理任務而推出，並作為 Muse Spark 的升級版。
誰可以使用它？
開發者可透過公開預覽中的 Meta Model API 存取；終端使用者則可在 Meta AI 應用程式與 meta.ai 的 Thinking 模式中使用。
它適合處理哪些類型的任務？
Meta 強調它適用於跨工具的規劃與協調、電腦操作、程式開發，以及多模態理解。
它支援長上下文工作流程嗎？
可以。Meta 表示，這個模型可主動管理 100 萬 token 的上下文視窗，並在長流程中保留重要步驟。
有公布定價嗎？
提供的來源資料未包含定價資訊，而且在蒐集到的證據中也找不到定價頁面。
Quick Facts
- 類別
- 多模態推理模型
- 主要使用者
- 開發者與 Meta AI 使用者
- 存取方式
- 透過 Meta Model API 公開預覽；亦可在 Meta AI 應用程式與 meta.ai 的 Thinking 模式中使用
- 來源網域
- ai.meta.com
- 上下文視窗
- 100 萬 tokens
- 代表性工作流程
- 跨工具、應用程式與子代理的代理任務
Muse Spark 1.1 替代品
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CreateOS Sandbox 是以 Firecracker micro-VM 執行程式與 agent 工作負載的隔離運算環境，支援私有網路、SDK、CLI 與 MCP 程式化控制。
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