核对与截图日期：2026 年 10 月 8 日。本文依据公开产品文档和注明来源的使用分享比较两款产品，尚未用相同任务实测。文中截图用于核对官方声明，均非产品执行实测截图。价格、地区和功能以实际账户中的最新说明为准。
Grok Bot 和 Muse 都能在云电脑上处理任务、连接外部服务，并在后台继续工作。Grok Bot 提供多个 Bot 分工、保存工作方法和团队共享等机制；Muse 则强调围绕个人目标处理日常事务、持续跟进。
两者已经有不少共同能力。要判断谁更适合你，先看它能否接入你常用的服务、完成你反复要做的任务，以及哪些步骤仍需要你接手。
本文主要比较 Grok Bot 平台和 Muse。Grok 还有 X 上的 @grok、独立应用和模型 API（供开发者在程序中调用模型的接口），涉及这些入口时会单独说明，避免把一种入口的特点算到所有产品上。
一、先分清比较的是哪种 Grok「Grok bot」容易把三种形态混在一起。
X 上的 @grok，是在公开帖子里参与问答的账号。你可以围绕原帖继续追问，也能看到别人怎么问、AI 怎么答。它的回答会成为公开讨论的一部分。
Grok 独立应用与网页，用于个人对话、搜索和内容生成。它能调用实时网页和 X 搜索，也包含语音、图像与视频等功能；不同订阅档位开放的功能和用量有所区别。
Grok Bot 平台，让 Bot 在云电脑上执行任务。这台电脑保留文件和工作状态，关闭自己的电脑也不影响后台任务。Bot 可以使用浏览器、读写文件、运行命令和连接外部服务。你通过对话交代任务，也可以在执行中补充要求。
Muse 是 Meta 于 2026 年 9 月 8 日发布的个人 AI Agent。它强调理解个人目标、记住相关信息，并在用户关闭应用后继续处理任务。
@grok 的公开问答适合围绕帖子讨论；Grok Bot 和 Muse 则可以在私人任务中处理文件、使用工具。接下来的比较，需要分别看信息获取、任务执行和账户授权。
二、信息获取：Grok 的特点在于 X 入口Grok 与 X 的结合，方便用户追踪平台上的公开讨论。开发者使用的 X Search 工具支持按关键词或意思找帖子、搜索用户，以及读取一个帖子下的讨论。

图1｜X Search 官方文档：关键词、语义、用户搜索及帖子讨论读取。
这对几类任务有用：追踪突发事件的讨论，了解某个产品的使用反馈，查看不同立场怎样描述同一件事，以及跟进一个话题的变化。
搜索解决的是找材料的问题。找到帖子后，还要核对内容真假、发布时间和上下文。
例如，一条被大量转发的视频可能拍摄于几年前；多个账号也可能都在引用同一个未经确认的消息。把这些帖子汇总起来，并没有增加独立证据。X 帮助中心同样提醒，Grok 可能给出错误信息、错误总结或遗漏上下文。
Muse 也可以通过浏览器查找网上的信息。本文核对的材料不足以比较两者在同一组实时信息任务上的表现。围绕 X 上的讨论找材料，Grok 有直接入口；要判断答案是否可信，仍需检查它引用了什么，以及怎样得出结论。
用 Grok 做事实核查时，让它列出原始出处、事件发生时间和争议点。如果几条来源都在转述同一则消息，就继续寻找独立来源，暂时不要把它当成已确认事实。
三、任务执行：两者都有云电脑，工作组织各有侧重AI Agent 接到任务后，需要理解目标、读取资料、调用工具，再处理执行中遇到的变化。Grok Bot 和 Muse 都提供了支持这些步骤的功能。
Grok Bot：围绕角色和可复用流程组织工作你可以给 Grok Bot 起名字、指定职责，让它保留任务背景和你的偏好，也可以让多个 Bot 分工。例如，一个负责资料整理，另一个负责每周经营数据汇总。这样，你能继续找同一个 Bot 处理同一类工作。
Skills（技能）保存一项任务的做法，包括使用哪些资料、怎样处理、输出什么，以及哪些动作需要审批。Routines（定时或事件触发的任务）决定何时执行这些做法。官方还介绍了录制操作、让 Bot 学习工作流程的功能；该功能可能逐步开放，生成的技能仍需测试和补充规则。

图2｜Grok Bot 技能文档：技能保存做法，Routine 决定何时运行。
可以先让 Bot 完成一次任务，检查数据来源、输出格式和审批要求。换一组输入再试，确认它仍能按要求完成，再安排定时执行。
团队场景还有 Team Bots。团队可以把共同使用的技能、文件和信息保存到 Bot 中；成员与它各自交流时，私人对话不会自动成为团队共享信息。哪些服务权限交给团队使用，则需要另外设置。

图3｜Team Bots 文档：团队资料共享，成员对话私有。
Muse：围绕个人目标和持续代办组织工作Muse 的官方介绍把预订机票和酒店、发邮件、制定长期计划和主动跟进作为主要场景。它可以使用浏览器，在用户关闭应用后继续运行；遇到情况变化或需要用户确认的动作时，会回来通知用户。

图4｜Meta 发布说明：关闭应用后继续工作，需要确认时通知用户。
持续跟进要求 Agent 记住前面的安排。例如，查酒店时使用的日期、预算和地点，也要用于后续预订和提醒。如果这些条件不能延续，你每次都得重新解释。
多 Bot 协作：用户能参与设计怎样分工Grok Bot 把多个角色的协作做成了用户可以直接操作的入口。你可以分别创建「资料研究员」「写作者」「审稿人」，给它们定义职责，再拉进同一个群聊。通过 @ 点名分配工作，让它们传递任务，并在对话中查看交接过程。这种用法的吸引力，在于你可以调整谁负责哪一步，尝试不同的协作组合。

概念插图｜多角色分工，需要把资料和要求交接清楚。
Muse 也有多 Agent 能力。Meta 的《How We Built Safety Into Muse》说明，Muse 会调用子 Agent，并支持多 Agent 协调。它的公开产品介绍更侧重用户交代目标后，由助手组织执行；本文核对的资料还不足以确认，它是否提供与 Grok Bot 同等的常驻角色、群聊和用户自主编组入口。
**如果你喜欢自己搭建 AI 角色、调整分工和观察协作过程，Grok Bot 提供了更明确的操作空间，可以理解为这方面更有「可玩度」。**这是依据公开交互设计作出的判断。多个 Bot 能否提高任务质量，还取决于分工是否合理、交接是否完整，以及最终汇总有没有重复或遗漏。
最近的玩法：找拍卖、做日报，也能帮收藏爱好者砍价近一个月的公开分享里，有几种用法比「查资料、写邮件」更具体。下面的 Grok Bot 两例来自播客的用法介绍，Muse 两例来自作者的亲身体验报道；本文核对了文字来源，没有复现执行过程。
**Grok Bot：设一个每天找拍卖机会的「侦察员」。**9 月 11 日，Business Brain 第 787 期介绍了拍卖侦察 Bot，每天早上交一份报告；另一个研究 Bot 在 X、YouTube、Reddit 和 LinkedIn 上寻找清仓货源。这种玩法把一次性的搜索变成了持续找机会的角色。不过，节目文字说明没有提供成交记录或收益数据。
**Grok Bot：给自己办一份「个人日报」。**同一期节目还介绍，把邮件、Slack 和日历里的信息整理成每天的个人报纸，并设置一个「幕僚长」Bot 协调其他角色。日报的材料来自自己的工作环境，你可以围绕日常需要安排角色和输出。
**Muse：从账单里找回一笔钱。**9 月 27 日，The Star 转载《纽约时报》记者 Eli Tan 的两周体验。他说，Muse 将信用卡支出整理进 Google Sheets，发现并取消两项重复订阅，还通过邮件追回了报纸试用到期后收取的 44.99 美元。这是作者自述的结果。
**Muse：替陶瓷收藏爱好者在二手市场议价。**同一篇报道里，作者要求 Muse 在 Facebook Marketplace 寻找 Heath Ceramics 餐具，价格不超过零售价的一半，并尝试砍价。Muse 联系卖家，收到还价后回来商量；察觉对方不耐烦时，还劝作者别继续压价。作者最终以 40 美元买下餐盘，并亲自取货。

概念插图｜助手围绕个人兴趣寻找物件，用户作最后决定。
这些例子让「可玩度」更具体：Grok Bot 可以让用户搭角色、安排协作，Muse 也能围绕收藏等个人爱好持续代办。Grok 在自主编组上的吸引力，不能直接推成所有玩法都比 Muse 丰富。
四、模型能力：公开成绩与产品可靠性要分开看截至本次核对，Grok 订阅页列出的模型包括 Grok 4.6，开发者文档则列出 Grok 4.7。版本号对应不同入口，查看时要确认它说的是应用订阅、开发者调用的 API，还是 Bot 平台。API 中有一个新版本，不能据此认定所有入口都已使用它。
Muse 由 Muse Spark 模型家族驱动。Meta 已公开模型评估资料，Muse Spark 1.1 的发布说明介绍了编码、工具调用，以及处理图像等不同类型内容的能力。这些资料能帮助了解底层模型，但不能代替对 Muse 整个产品的实测。
模型测试成绩仍然有参考价值。比较时，需要注明模型版本、考题和测试条件，尤其是是否使用工具、允许思考多久、能否重试。这些条件不同，同一个数字代表的能力也可能不同。官方自测和独立评测也需要区分。
一次任务能否完成，还取决于与外部服务的连接能不能用、账户是否登录、网页有没有变化、等待审批后能否继续，以及出错后怎样恢复。这些问题，单看模型测试成绩无法回答。
本文核对的材料不足以判断谁更适合正式上线的代码或研究报告。比较代码任务时，检查修改是否符合需求、相关测试是否通过；比较研究任务时，检查主要结论是否有可追溯的来源。任务完成得快，也要同时看结果是否正确。
五、安全与隐私：看清授权怎样生效当 AI 开始接触邮件、日程和支付，信任还包含一个具体问题：它会在什么条件下采取行动？
Muse：隔离、凭证保护和独立审查Meta 的安全文档介绍了三项设计：每个用户有一台专属虚拟机（VM）；独立的 Sentinel（哨兵）负责审查对外操作；密码和登录令牌等凭证由独立机制管理，处理任务的 Agent 无法直接读取。Agent 提出要做的动作，Sentinel 决定是否允许。
这台虚拟机把用户的工作环境隔离开来，但调用模型、监测系统运行时，仍会向虚拟机外发送有限数据。因此，了解隐私保护时，需要同时查看隔离方式和对外发送数据的规则。
Meta 还声明，Muse 的对话和虚拟机中的数据不与广告系统共享，用户可以选择不让自己的交互数据用于模型训练；发邮件、购物等敏感动作需要用户确认。

图5｜Meta 安全与隐私声明：凭证保护、敏感操作审批与数据使用规则。
Grok Bot：审批规则与共享环境的边界Grok Bot 也有审批和 Auto Review（自动审查）。需要审批时，用户可以允许本次操作、拒绝，或保存一条允许规则，供后续同类操作使用。自动允许仍可能被其他审查规则拦下；如果「先询问」和「自动允许」规则同时匹配，系统会先询问用户。官方文档也说明，自动审查依赖模型判断，授权范围仍需要设清楚。
同一账户下的 Bot 会共享云电脑上的文件、浏览器已登录的账户，以及运行命令时使用的凭证。即使两个 Bot 各自保留对话和记忆，它们仍可能访问同一份文件或使用同一个已登录账户。

图6｜Grok 云电脑文档：同一账户的 Bot 共享文件和登录状态。
比较安全性时，重点看授权在实际任务中有没有生效。例如，只读邮件的权限是否阻止了发送，付款审批是否列明商家和金额，删除数据前是否单独确认，执行记录能否还原出错经过。架构说明可以解释设计，实际行为才能说明这些限制是否有效。
六、服务接入与费用：能用哪些服务，怎样收费连接器是 Agent 与外部服务之间的接口，让它能够读取或处理该服务里的数据。Grok Bot 把连接器作为插件安装；没有对应连接器时，也可以通过浏览器完成部分操作。网站可能阻止自动化，账户登录也可能失效，遇到这些情况时仍需要用户处理。
Muse 的业务连接器覆盖了 Notion、Slack、Shopify、QuickBooks、Canva 等服务，也包括 Facebook 和 Instagram 的业务账户。Meta 在 9 月 29 日发布小企业能力时，明确说明当时 Muse 在美国和加拿大可用。
看到常用服务在清单里，还要确认连接后开放了哪些操作。有的连接只允许读数据，有的允许修改；有的能创建草稿，有的能提交。个人账户和业务账户也可能获得不同支持。例如，你要让 Agent 发邮件，就需要发送权限；只有读取权限，任务只能停在整理或起草阶段。
订阅与 API 是两种不同的付费方式：订阅用于应用和平台里的功能；API 供开发者在自己的程序中调用模型，另外计费。
本次核对的 Grok 官网列出免费档、每月 30 美元的 SuperGrok 和每月 100 美元的 SuperGrok Plus；SuperGrok 包含 Grok Bot 访问权限。

图7｜Grok 官方订阅页：SuperGrok 每月 30 美元，Plus 每月 100 美元。
Meta 帮助中心列出，Muse 提供免费用量，以及每月 20 美元的 Power 和每月 100 美元的 Max 两个付费档；可用权益会因地区与账户而异，以订阅前显示的说明为准。

图8｜Meta 官方订阅说明：Power 每月 20 美元，Max 每月 100 美元。
开发者文档列出的 Grok 4.7 基础价格为每百万输入 token 2 美元、输出 token 6 美元。token 是模型处理内容的计量单位，输入指你交给模型的内容，输出指模型生成的内容。使用搜索等工具还可能另收费，因此不能只用模型单价估算完整任务的费用。
对个人用户，费用还包括检查和返工的时间。月费低，但每次都要重新整理结果，未必更划算。可以同时记录订阅或额外用量的支出，以及自己为完成任务投入的时间。
美加以外的读者，先确认 Muse 是否向所在地区开放。使用 Grok，也要分别查看应用、Bot 平台或 API 的地区和付费要求。中文界面不代表它能用好你需要的本地服务：还要测试中文任务理解，以及能否使用你的邮箱、日历或预订平台。
七、同一趟出差，两者怎样组织工作？假设你把同一个任务交给两者：「下周从上海去北京出差三天，会议在国贸附近，机票和酒店总预算 4000 元。先给我方案，预订和付款都要等我确认，出发前提醒我。」
两者都能使用浏览器和外部服务处理任务，也都能在后台继续工作。**公开资料中更明确的差异，是这次工作怎样组织、下次怎样复用，以及能否把做法交给团队。**下面依据前文文档，把这些机制放进出差场景，属于假设用法，不是实测结果。
同一任务中的环节
Grok Bot 的用法
Muse 的用法
交代这趟出差
可以交给一个「出差助手」Bot，也可以设航班、酒店和行程核对三个 Bot，在同一群聊中分工，指定一个负责汇总
把日期、预算、日程和偏好作为同一个目标交给个人 Agent，由 Muse 组织执行；后台也可以调用子 Agent
下次再出差
把验证过的查价、核对酒店和审批要求保存成 Skill，下次更新城市、日期和预算后复用
延续已记住的个人偏好，处理新的出行目标；如果要严格复用一套差旅制度，还需验证规则怎样保存和执行
同事也要这样安排
用 Team Bots 共享差旅制度、技能和文件，成员各自的对话保持私有；服务权限另外设置
本文核对的资料侧重个人代办，尚不足以对照同等的团队共享机制
进入预订和付款
可以设置「先询问」规则，要求审批时显示具体操作和输入信息
由 Sentinel 审查对外动作，发邮件、购物等敏感动作需要用户确认
在出发前跟进上，Grok Bot 可以把固定时间的行程检查安排成 Routine，写明核对什么、何时报告；Muse 的官方介绍强调持续推进目标，情况变化或需要审批时回来通知用户。两者都有记忆和后台执行能力，这些侧重存在重叠。能否及时识别航班变化、发出准确提醒，要在实际服务中验证。
因此，**如果你经常按同一套公司规则出差，还要让同事复用做法，Grok Bot 提供了较明确的配置路径。**如果你希望助手把旅行与自己的日程、偏好和长期安排连起来持续代办，Muse 的产品设计更集中在这一需求上，Grok Bot 也可以一起试用。
如果只问「这趟出差谁办得更好」，现有资料还无法给出答案。实际比较时，使用同一预订平台，核对方案的日期、含税价格和退改条件，记录重新补充要求的次数、需要接手的步骤，以及是否生成真实订单和按时提醒。条件缺失或价格对不上时先补齐方案；登录或自动操作受阻时记录卡点，由你决定是否手动继续。一份方案、一笔订单和一次提醒，要分别计入完成结果。
八、按场景选择，再决定要不要长期使用可以把前面的区别收成一张试用表：
你的主要任务
优先考察
试用时看什么
跟进 X 上的讨论、舆情和热点
Grok 的 X 入口与搜索
来源能否追溯，时间和上下文是否准确
自己搭建多个 AI 角色，调整协作方式
Grok Bot
职责与交接是否清楚，汇总是否重复或遗漏，是否减少了人工协调
保存固定流程，反复整理资料或报表
Grok Bot
换一组资料后技能是否仍能完成任务，定时执行是否成功
建立可供团队使用的工作角色
Grok Bot 的 Team Bots
哪些资料共享，哪些对话私有，团队能使用哪些账户权限
购物、旅行、邮件、日程和个人目标
Muse，同时比较 Grok Bot
能否使用常用服务，敏感操作是否先确认，后续提醒是否按要求执行
面向小企业处理经营与办公事务
两者均可列入候选
能否接入业务系统，是否按权限操作，数据和文件是否正确
在产品里集成模型或开发 Agent
分别查看模型 API
调用费用、可用工具，以及自己的程序能否顺利接入
对准确性或执行后果要求很高的任务
先在可控范围内试用
结果是否正确，哪里需要人工审阅，出错后能否恢复
开始试用时，选一件每周都会发生、结果容易核对的小事。例如，汇总指定日历中的冲突，只提出调整方案，暂时不修改日程。核对它有没有遗漏或误报，再用另一周的日程测试一次；结果稳定后，再考虑开放修改权限。
长期用哪一个，看它能否反复把你的事做完，以及每次还需要你花多少时间接手和修正。