Agent 產品怎麼決定可以上線：Meta Muse 的行為清單、雙門檻與體感檢查
Alexandr Wang 說 Meta 把個人 Agent 需要的 100 多項行為各建一個 eval，每項設「阻擋上線」與「算好」兩條門檻，等到第一個全綠的檢查點出現，並確認實際用起來明顯更好才上線；另外也做了新手使用者測試。這套做法可以照抄，但上線後的安全爭議也說明：全綠不等於安全。
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2 篇文章Muse Spark——Meta 從 Llama 轉向閉源 agentic 模型的完整路線
Muse Spark 是 Meta 的閉源 agentic 模型線：1.3 以 1M context、多模態輸入與長程工具迴圈為主力，Standard 每 1M tokens 為 $1.25 input／$4.25 output，Contributor 則以資料訓練權換取 $0.10／$0.20。它不是 Llama 的下一版，而是 Meta 把模型、API 與 coding agent 一起產品化的另一條線。