從 Meta Muse 到 Leina：AI 助理要真正懂你，先要連結你的世界

一位真正了解你的助理，應該知道什麼？

它知道你下週要出差，知道你習慣坐走道旁的位子，也知道那場客戶會議剛改了時間。你請它安排聚餐，它會想到朋友的飲食限制、大家有空的時間，以及你在 Instagram 收藏過的那家餐廳。

這些資訊早已存在。它們散落在聊天、電子郵件、行事曆、收藏和工作系統裡，等著你一次次尋找、複製，再重新解釋。

這就是世界需要 Muse 這類產品的原因：人們希望有個助理能理解自己的處境，記住交代過的事，並持續推進後續工作。

2026 年 9 月 8 日，Meta 正式推出個人 AI 代理 Muse。根據官方介紹，它能在自己的雲端運算環境中使用瀏覽器、處理任務、記住使用者偏好，並在使用者關閉應用程式後繼續工作。使用者可以在 Muse 應用程式或 WhatsApp 中與它交談，決定開放哪些應用程式和權限。

當這樣的體驗走進個人生活與企業，背後有一項共同的基礎設施需求：讓 AI 在取得授權後，持續連接人們已經使用的系統。 這正是 OOMOL 連接閘道的價值。

為什麼我們需要一位「了解自己」的 AI 助理

試著把兩件事交給 AI。

第一件：「幫我寫一份出差準備清單。」

第二件：「根據下週的客戶會議，幫我準備好這次出差。」

第二件事需要更具體的資訊：會議地點、開始時間、客戶寄來的資料、行程是否衝突，以及你對交通與住宿的偏好。助理必須讀取最新行事曆、搜尋電子郵件、查看相關文件，再依照你的授權安排下一步。

Meta 的 Muse 設計文章提供了一個生活化的例子：整理孩子返校相關的學校郵件和網站資訊，把重要日期加入家庭行事曆，並協助準備用品。最有用的能力，是把分散的資訊組合成一件能夠完成的事。產品設計說明

個人生活本來就跨越不同應用程式。Facebook、Instagram、WhatsApp 承載社交關係、興趣與溝通；Gmail、Google Calendar、Google Drive 保存郵件、行程與檔案。購物、旅遊、付款和各種生活服務，也各自掌握一部分資訊。

使用者通常不會按照軟體的界線思考，只會說：「幫我安排好週末。」

實用的助理，需要圍繞人的目標組織資訊，而這些資訊往往來自多個應用程式。 實際能讀取什麼、執行什麼，仍取決於各平台開放的 API、帳號類型，以及使用者授予的權限。

企業也需要這樣的助理，只是情境更複雜

到了企業裡，「了解我」進一步成為「了解我們的業務」。

業務人員說：「幫我準備明天的客戶會談。」助理可能需要 CRM 裡的追蹤紀錄、郵件中的最新需求、ERP 裡的訂單與交付狀態，以及知識庫中的產品資料。

營運主管說：「看看下個月該主推哪些產品。」助理需要整合市場研究、客戶回饋、現有庫存與歷史銷售，才能提出符合這家公司情況的建議。

助理需要理解什麼	資訊通常在哪裡	能協助推進的工作
個人的安排與偏好	郵件、行事曆、聊天、收藏	行程準備、資訊整理、後續提醒
客戶的處境	CRM、郵件、客服與團隊訊息	會談準備、風險整理、追蹤草稿
業務目前能承諾什麼	ERP、訂單、庫存與業務資料庫	交付核對、異常調查、補貨分析
團隊如何做事	企業知識庫、共用文件、專案紀錄	尋找依據、重用方法、準備交接資料
外部市場的變化	搜尋、研究工具、產業與社群資料	競品觀察、需求研究、機會整理

以上是任務情境示例。實際導入時，應逐項確認需要的連接、權限與可用操作。

企業還有另一項要求：同一家公司的成員，能存取的資訊與能執行的操作並不相同。業務可以查看自己的客戶，不代表可以查看所有財務資料；可以讀取訂單，也不代表可以修改價格。

因此，企業助理需要讓業務背景、持續記憶與存取權限一起運作。

Leina：在團隊日常工作的地方接住任務

Leina 把這種需求帶進團隊聊天：在大家討論任務、交換資訊的地方，加入一位能使用工具的 AI 員工。

官網介紹的特色，集中在幾項與持續工作相關的能力。

在熟悉的聊天管道裡交代任務。 官網展示飛書、企業微信、釘釘、Slack、Teams 和 Discord 等管道。完成連接後，成員可以直接在聊天中交代工作，助理再依任務呼叫已連接的應用程式。

保存工作背景，延續先前進度。 Leina 使用 Memory 保存團隊習慣和專案背景；群組聊天與私人對話各有獨立的工作情境。耗時工作和排程任務可以在背景繼續，完成後再回報結果。

把驗證過的方法整理成可重用的 Skill。 任務步驟、所需應用程式與檢查項目可以組成 Skill，讓團隊在類似工作中持續使用與改進。

依組織和成員權限使用帳號。 管理員連接業務帳號並設定操作範圍，成員無需取得密碼或原始 Token，就能在授權範圍內使用相關能力。

例如，團隊可以從這項任務開始設計工作流程：

@Leina，整理本週客戶回饋，結合客戶紀錄和交付狀況，列出需要追蹤的問題，先給我一份草稿。

這項工作需要跨系統查資料、了解團隊重視的事情，也需要清楚哪些資料可以存取。聊天提供入口，記憶保存背景，Skill 組織方法，連接層則提供使用工具的途徑。

圖：團隊助理完成跨系統工作的概念流程，非產品介面或實際任務執行紀錄。

OOMOL：為助理提供連接真實系統的閘道

開發這類助理時，很快就會遇到一批反覆出現的問題。

每個平台如何授權？Token 過期後如何處理？使用者連接了兩個信箱，這次該用哪一個？這項操作需要哪些權限？呼叫失敗後，如何找到對應的執行紀錄？

應用程式越多，這些問題就越需要長期維護。

OOMOL 將帳號連接、授權與憑證管理，以及具體的應用操作，整合成可重用的連接基礎設施。 Agent 或產品後端可以透過一致的呼叫方式存取已授權服務，把更多精力放在理解任務、記憶與使用者體驗上。

廣泛連接，讓更多背景資訊進入任務

截至 2026 年 9 月 23 日，OOMOL 公開目錄 API列出 1,559 個服務、18,035 項操作。這些數字描述目錄規模；具體任務仍需確認目標服務、操作實作與授權條件。

對助理來說，服務數量的意義在於：當任務涉及郵件、文件、客戶紀錄、分析工具或業務系統時，開發者能否找到所需的存取能力。

操作深度也很重要。連接應用程式之後，能否搜尋紀錄、讀取詳情、建立內容，或在授權後更新資料，決定了助理能把任務推進到哪一步。

授權與憑證管理，讓連接可以持續使用

在 OOMOL 的託管連接方案裡，閘道持有服務憑證並發起實際呼叫。應用程式透過連接識別碼選擇帳號，無需自行持有每家服務的原始 Token。SDK 文件

如果你正在開發供多位使用者使用的助理，ProjectConnector 支援終端使用者各自連接帳號：每位使用者授權自己的服務，再由產品後端選擇正確帳號執行操作。SaaS 整合指南

明確的操作與執行紀錄，讓團隊能管理連接

OpenConnector 提供操作的輸入輸出結構、必要權限、連接身分、允許或禁止操作的策略，以及已遮蔽敏感資訊的執行紀錄。開發者可以確認允許執行的範圍，也能在失敗後追查特定呼叫。

這類連接控制需要搭配助理產品本身的使用者身分、任務確認與業務簽核。例如，整理客戶追蹤草稿和真正寄給客戶，應依產品設計走相應的執行流程。

圖：OOMOL 在助理架構中的位置。系統類別代表常見需求，實際支援以目前目錄與 API 權限為準。

OpenConnector：連接基礎設施也應該能自行掌控

助理越深入業務，團隊就越在意憑證存放的位置、連接服務的執行環境，以及誰能檢查與限制它的行為。

OOMOL 提供託管連接服務，也透過開源專案 OpenConnector 提供自行部署的途徑。團隊可以依上線速度與維運需求選擇：

方式	適合的團隊
OOMOL 託管服務	希望快速連接應用程式，由 OOMOL 維運託管連接與憑證層
在 Cloudflare 部署 OpenConnector	希望在自己的 Cloudflare 環境執行連接服務
自行託管 OpenConnector	希望在自己的環境管理執行階段、憑證、策略與執行紀錄

OpenConnector 的開源範圍包括連接執行階段、服務定義、操作結構，以及已有對應實作的本機執行程式碼。第三方服務本身與 API 使用條件仍由各平台決定。自行部署指南

截至 2026 年 9 月 23 日，GitHub 儲存庫已有 5,873 Stars 和 512 Forks。這些數字反映開源社群的關注與衍生開發活動。對選擇基礎設施的團隊來說，更直接的價值是能查看實作、檢查操作契約，並在需要時自行部署與維護。

下一代助理，需要串起理解與行動

Muse 展示了個人助理的一種方向：記住重要的事、在背景推進任務，並在需要使用者決策時回來確認。Leina 則把持續協作帶進團隊聊天，讓記憶、Skills 與依權限使用應用程式的能力服務日常工作。

這些體驗需要模型理解任務、記憶延續背景，也需要穩定存取真實系統的途徑。

AI 助理要真正了解一個人或一家企業，就需要在授權範圍內接觸他們使用的資訊和工具。OOMOL 為此提供可重用的連接閘道。

想從團隊的一項具體任務開始，可以試用 Leina，連接必要的應用程式，先讓它完成一份可核對的成果。

如果你正在打造自己的助理產品，可以從 OOMOL Connector SDK 開始整合；需要掌控連接執行環境，則可以查看 OpenConnector。

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資料說明：本文根據 Meta 與 Leina 官方介紹、OOMOL 文件，以及 2026 年 9 月 23 日查詢的目錄與 GitHub 資料撰寫，未進行產品實測。Muse 在文中作為個人 AI 助理的案例，不代表 Meta Muse 使用 OOMOL，也不表示兩者有合作關係。配圖為原創概念示意圖。