课程讲义 · AI 智能体工具

AI 智能体工具三讲
Jev · Muse · Grok Bot

三个名字常被放在一起聊,但它们根本不是同一类东西:一个是给 Agent 做"决断"的专用模型,一个是 Meta 的个人 AI 助理,一个是 xAI 的"常驻 AI 队友"。这份讲义按功能 → 如何使用 → 费用 → 用在什么地方 → 建议五段式展开,可直接用于课堂讲解。

整理日期:2026-10-18适用对象:AI 编程 / 智能体入门学员价格为公开资料整理,实际以官网为准

总览:先分清它们是什么

上课第一句话建议这样开场——这三者解决的是三个不同层面的问题,选型先看"你是谁、你要干什么"。

Jev(TypeSafe)Muse(Meta)Grok Bot(xAI / SpaceXAI)
一句话只做"判断"的专用模型:不聊天、不写字,只返回选项 / 分数 / 概率Meta 的个人 AI 助理:每人一台专属云电脑,替你办事xAI 的常驻 AI 队友:带名字的 Bot,有自己的云电脑,7×24 干活
交互形态API(给开发者调用)App / 网页 / WhatsApp 聊天桌面 + 手机 App,Bot 像同事一样在群里协作
计费方式按调用量:输入 $0.042 / 百万 token,输出免费免费版按周给额度;付费版按月买更多额度无单独售卖,打包在高价位订阅里($120 起)
起步门槛极低免费可用高(beta + 高价订阅)
最适合做 Agent / 自动化流程的开发者想让 AI 打理生活和工作的个人用户需要 7×24 值班、多 Bot 协作的小团队
课堂金句:Jev 是 Agent 的"小脑"(快速决断),大语言模型是"大脑"(理解与生成),Muse / Grok Bot 是"雇来的员工"(替你执行)。三者可以组合使用,不是非此即彼。

第一讲 · Jev 开发者工具

TypeSafe AI 的旗舰模型,2026-9-15 发布。它的口号是 "System One"——像人类的直觉系统一样:快、便宜、只做判断。

给一段状态(state)+ 一组类型化问题(是/否、打分、二选一),一次调用并行回答全部问题,每个答案自带校准过的置信度。它不生成任何文本,所以"胡说八道"的格式类幻觉在结构上不可能发生。

1功能

  • 三种问题类型:Noul(是/否概率,如"这是垃圾内容吗→0.87")、Choice(二选一/多选一)、Score(0–1 打分)
  • 并行求值:一次请求里所有问题同时判,70–500ms 返回,加问题几乎不增加耗时
  • 校准置信度:每个答案带概率,训练目标(RLCD)就是让概率准,可直接做阈值路由
  • 上下文:每请求 64k token,每问题 32k;只接受文本输入
  • 最新版本:Jev 1.14(2026-10-14 发布),别名 jev-latest

2如何使用

  1. 到 typesafe.ai 控制台注册,创建 API Key(曾发放过 $5 免费体验额度)
  2. 调统一端点 POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone,body 里带 model:"jev-latest"、state 和 questions
  3. 或走 Vercel AI Gateway:模型名 typesafe-ai/jev,用 AI SDK 的 evaluate 能力调用;OpenRouter、Cloudflare Workers AI 也有收录
  4. 想快速上手:npm install jev-harness(见下),或用官方 Python/TS SDK、Playground 先试
curl -X POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone \
  -H "Authorization: Bearer $TYPESAFE_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "jev-latest",
    "state": {"text": "Great app!", "stars": 5},
    "questions": [
      {"type": "noul", "key": "is_positive",
       "prompt": "Is the sentiment positive?"}
    ]}'

3费用

项价格(官方)
输入 token$0.042 / 百万($42 / 十亿)
输出 token免费(它不生成文本)

官方示例:一次典型调用约 $0.000081、耗时 0.114 秒;同等任务用前沿大模型约 $0.01388、8.6 秒。便宜到"不用省着用"——这正是 Jevons 悖论的命名由来:资源越便宜,用量越大。

走 Vercel AI Gateway / OpenRouter 调用时,按各平台自己的计费结算,价格可能不同。

4用在什么地方

  • Agent 护栏:工具调用前先判"这次调用合规吗",deny 直接拦截
  • 路由分发:客服/评论/工单进来,先分类再决定进哪个队列(示例:应用商店评论分诊 thanks / bug_ack / feature_note / defer_human)
  • 排序与校验:搜索重排、引用检查、生成内容的事实核验
  • 评审打分:给 Agent 的产出打质量分,低于阈值打回重做
配套开源项目:jev-harness(MIT,TypeScript)——把"问题 + 决策逻辑"打包成可测试的 Policy,决策结果只有 allow / deny / defer / route 四种,带 mock 方便单元测试。这是课程作者的开源实验项目,npm 一行即可安装,适合课堂演示"决策控制平面"的概念。

5建议

  • 定位要准:Jev 是"System One"(快思考),负责决断;"写出来、想清楚"还是大语言模型的事。最佳实践是两者配合:LLM 生成 → Jev 评审/路由。
  • 别迷信"不会幻觉":它保证的是格式不出错(永远返回你给定的选项),但选错选项完全可能——TypeSafe 自己公开了 9 种已知弱点(如数数不准、日期按文本读)。概率是路由信号,不是事实证据。
  • 语言注意:英文最准,中文、日文、韩文可用但效果弱一些;中文场景建议先做小规模验证。
  • 适合谁学:正在做 Agent、RAG、工作流自动化的开发者;把"判断"从 prompt 里抽出来,会让系统更便宜、更快、更可测。

第二讲 · Muse 个人助理

Meta 在 2026-9-8 发布的个人 AI 助理产品。核心理念:每人一台专属云电脑——你的 Muse 住在上面,关掉手机它也在替你干活。

不是"问答机器人",而是"数字员工":连上你的邮箱、日历、网盘、购物账号后,它能查、能办、能定时执行,敏感操作会先请你审批。

1功能

  • 专属云电脑:独立文件系统、终端、浏览器,会话之间状态持续保留
  • 连接器生态:Gmail、日历、网盘、Slack、Notion、Shopify、Stripe 等;没有的服务可按 API 自建连接器,凭证进保险箱
  • 定时任务:每日简报、定时提醒、周期性巡检,到点自动执行并汇报
  • 多端入口:iOS / Android / 网页 / Mac 客户端 / WhatsApp;配对手机、智能家居桥接(Home Link)
  • 内容生产:文档、网页、小应用(Artifacts)、播客、图片/视频/语音
  • 审批机制:发消息、花钱、删数据等关键动作先经你确认
  • 模型:Muse Spark(免费版)/ Muse Wonder(2026-10-12 发布,付费版的主力模型)

2如何使用

  1. 到 muse.ai 或手机应用商店注册(需年满 18 岁;目前仅美国、加拿大可用)
  2. 连接你的服务:邮箱、日历、网盘……只给它"完成任务必需"的权限,可设只读
  3. 直接用自然语言下任务:"每天早上 8:30 给我一份 AI 资讯中文日报"
  4. 需要周期性做的事设成定时任务;它会把结果送到你指定的聊天里
  5. 敏感动作(付款、对外发送)会有审批卡片,点确认才执行
课堂演示建议:现场让它"整理我今天的邮件并列出三件待办",5 分钟就能让学员感受到"助理"和"聊天机器人"的区别。

3费用

套餐价格每周额度
Free$0有限额度(Meta 未公布具体数;发布时称约 1 亿 token/周)
Power$20 / 月5 亿 token / 周
Maximum$100 / 月30 亿 token / 周

三个档位功能完全相同,付费只买"更多用量"。额度按周刷新,在 App 的用量表里可见。月付自动续订,可随时取消。

4用在什么地方

  • 生活杂事:订票比价、行程规划、账单跟踪、表格填写
  • 信息管家:每日资讯日报、邮件摘要、重要事项盯盘(如"有新版本/降价就告诉我")
  • 健康习惯:吃药/运动/早睡提醒,习惯打卡
  • 小生意:广告文案、社媒数据复盘、费用对账
  • 学习备课:资料搜集整理、课程大纲、讲义配图(本页就是这类用法)

5建议

  • 先用免费版:Meta 官方预期多数人免费版就够用。先跑一两周看用量表,撞墙了再升 Power;$100 的 Maximum 是给"让它无人值守干几小时"的重度用户准备的。
  • 从"重复性任务"开始:每天/每周都要做的事最能体现价值,一次性问题用普通聊天 AI 更划算。
  • 权限最小化:连接器能只读就只读;让它花钱、对外发消息的权限单独审批。
  • 注意可用范围:目前仅美加地区、18 岁以上可用;交互数据默认可用于模型训练,可在数据设置里关闭。

第三讲 · Grok Bot 团队队友

xAI(现 SpaceXAI)在 2026-8-11 推出的早期 beta 产品。定位比"助理"更进一步:常驻的 AI 队友——有名字、有分工、有自己的云电脑。

每个 Bot 跑在持久化的云电脑上(浏览器 + 文件系统 + 终端),登录你的现有工具,像人一样点页面、填表单、发邮件。你合上电脑,它继续干活;需要拍板时才回来找你。多个 Bot 可以协作、互相交接。

1功能

  • 具名 Bot:每个 Bot 有名字和岗位(如"销售外联""客服"),各自保持记忆和上下文
  • 持久云电脑:一台长期在线的 Linux 机器,浏览器登录态、文件、终端都在上面
  • Computer Use:没有 API 的"难搞"网站也能像人一样操作(点、填、拖)
  • Routines:你演示一遍流程,它存成可重复执行的例行任务,可定时跑
  • 多 Bot 协作:Bot 之间可委派任务,可在共享群聊里配合(如"Chief of Staff"调度专家 Bot)
  • 审批与审计:敏感动作走审批;Bot 动作审计视图在路线图上
  • 客户端:桌面 App(macOS / Windows / Linux)、iOS;Android 已宣布
架构注意(官方文档原话):同一账号下的所有 Bot 共享一台电脑——文件、浏览器会话、命令行凭证互通。不要用"分 Bot"来做安全隔离。

2如何使用

  1. 确认你持有包含 Grok Bot 的订阅(见费用),在 x.ai 完成账号关联
  2. 下载 Grok Bot 桌面 / 手机 App,登录
  3. 创建第一个 Bot:给它起名字、定岗位、讲清楚它能动哪些工具
  4. 像跟同事说话一样派活:"把这批销售线索跟进完,更新到 CRM"
  5. 重复性流程演示一遍存为 Routine,设成定时执行
  6. 工作量大了再加 Bot,分工协作;关键节点它会回来请你审批
真实用法参考:有人用自己的 Grok Bot 打通了家里的旧电脑(Intel Mac)——云 Bot 做"大脑",本地机器做"手脚",定时任务下发到本机执行。这是"云 + 端"组合的典型课堂案例。

3费用

没有单独售卖,Grok Bot 是打包在订阅里的功能。发布时的三个入口(2026-8):

订阅价格备注
Cursor Teams Premium$120 / 人/月最便宜的入口
Cursor Ultra$200 / 月
SuperGrok Heavy$300 / 月xAI 最高档消费者订阅;关联后可获赠 Cursor Ultra

每个计划含每周 Bot 用量额度,超额后按 token 成本按需计费(Grok 4.6/4.7 API 价:输入 $2 / 百万、输出 $6 / 百万)。另有报道称 8 月底起覆盖范围扩大到更多 Cursor / SuperGrok 付费档,企业版走 waitlist。

价格与覆盖范围变动快(仍在 beta),课前务必到 x.ai 官方页复核。

4用在什么地方

  • 销售外联:线索搜集 → 触达 → 跟进 → CRM 更新,一条龙
  • 市场运营:营销活动执行、内容发布、数据回填
  • 客服工单:7×24 值守,复杂问题升级给人
  • 行政财务:报销整理、供应商比价谈判、账单核对
  • 夜间批处理:趁你睡觉跑完的数据抓取、报告生成

5建议

  • 先算账再上车:$120/月起跳是实打实的门槛。先明确"哪个岗位的工作量值得一个月 $120",再决定入口——别为尝鲜买 Heavy。
  • 从一个"值班场景"开始:选一个流程固定、频率高的活(如每日线索跟进)做第一个 Routine,跑顺了再扩 Bot。
  • 信任边界想清楚:Bot 要拿你的各路登录态。共享电脑的架构意味着:给 Bot 的权限 = 给出去的权限,敏感系统先走只读、小步验证。
  • 记住它是 beta:第三方评测给分不高(约 2.6/5),扣分项在信任、接入和价格,不在想法。课堂上可作为"方向对、产品还在早期"的案例来讲。
  • 和 Muse 的区别:Muse 是"个人助理"(为你打理),Grok Bot 是"团队编制"(替岗位值班、可多 Bot 协作)。个人用选 Muse,团队 7×24 选 Grok Bot。

课堂收尾:一句话选型

留给学员带走的三句话,贴在最后一页 PPT 上效果最好。

三秒选型卡

写代码做 Agent需要"判断、路由、护栏"→ 用 Jev(便宜、快、可测),"生成、理解"留给大模型
个人提效想让 AI 打理生活和工作杂事 → 用 Muse,免费版先跑两周看用量
团队 7×24需要 Bot 值班、多 Bot 协作 → 评估 Grok Bot,先算清 $120/月值不值
组合技Jev 做"小脑"决断,大模型做"大脑"生成,Muse / Grok Bot 做"员工"执行——三层可以叠加

资料来源

讲义中的事实来自以下公开资料,备课时可点击复核(价格类信息变动较快,建议课前再看一眼官网)。

本讲义整理于 2026-10-18。AI 产品迭代极快,费用、版本、可用地区均可能变化;凡课堂上要"拍胸脯"讲的数字,请以各官网最新页面为准。