核心要点：
　　Meta Muse：大众化个人智能体落地
　　Meta Muse发布后两周，关注度升温，个人智能体首次以大众产品形态进入执行层。
　　Muse是Meta于9月8日推出的个人AI智能体。区别于传统以问答交互为核心的聊天机器人产品，Muse的定位并非仅完成信息应答，而是代用户执行完整事务处理：在获得用户授权之后，它可对接邮箱、日历、支付系统以及各类第三方应用，自主完成邮件发送、行程预订、比价下单、表单填报等跨应用任务，并且支持后台持续驻留运行，主动跟进任务进度。
　　Muse的技术底座为一套全新架构的安全计算环境：每位用户分配一台独立云端虚拟机Muse Secure VM，用于托管用户数据与身份凭证；同时设置独立的Sentinel监督智能体，针对每一项外网访问请求执行放行、拦截或征询用户的决策判定；邮件发送、支付等敏感性操作强制要求用户确认，同时留存完整的操作审计日志；上层能力则由Muse Spark系列大模型提供驱动。
　　根据财联社的报道，Muse发布两周后，已经超越ChatGPT和Claude，登顶美国苹果应用商店免费榜单，开始显现突出的市场化落地能力。
　　我们认为，以Meta Muse为代表的常驻Agent范式或将带来流量入口与算力结构的双重重构。
　　Agent未来可能成为全新的流量入口与交易核心载体。Meta Muse在产品布局上采用双轨策略，一方面通过独立App夯实用户产品认知，建立专属产品心智；另一方面依托WhatsApp、Instagram、Facebook等Meta现有成熟流量入口实现全域分发，将用户的使用门槛降至近乎零水平。随着用户逐步养成通过Agent承接各类事务的使用习惯，人与数字化服务的交互模式将发生根本性转变，从传统的“逐一打开应用程序获取服务”，升级为“向Agent直接下达服务意图”。在此模式下，Agent同时具备了流量聚合与交易承接的双重核心入口价值。对于各类应用服务商及平台方而言，这意味着可被Agent调用的结构化接口、身份权限体系、可编排工作流等核心能力，未来将成为服务接入的核心准入标准与全新行业门槛。
　　“一人一虚拟机”的常驻沙箱架构，将推动CPU、内存、存储、网络等基础算力资源的价值与定价体系重构。Muse的核心架构特征为单用户对应一台长期在线的独立云端虚拟机，依托该架构，Agent可实现后台常驻运行，自主完成网页访问、工具调用、API对接及多步骤复杂任务编排等持续性操作。其中，任务智能调度、沙箱启停管理、浏览器交互、向量检索等串行化基础工作，高度依赖CPU算力、内存空间与存储带宽资源。更为关键的是，为保障用户数据与操作安全搭建的沙箱、微虚拟机隔离体系，具备高频启停、高并发运行的刚性需求，使得Agent产品的并发承载能力与CPU核心数、内存容量等基础硬件资源直接绑定。基于这一算力架构特征，随着Agent产品用户规模从百万级向亿级规模跨越，服务器CPU、内存、高速存储及高速互联设备将迎来确定性的结构性增量需求。
　　市场回顾
　　1)本周申万计算机指数下跌0.51%，在申万一级行业中排名第11位。计算机指数回落集中在周三、周四两个节前交易日，我们判断更多可能是节前的避险以及受海外美债利率冲高等因素的影响，而非AI算力、Agent应用等产业主线被证伪。
　　2)个股层面，本周计算机行业涨幅前十大个股：联合光电、通行宝、南威软件、海峡创新、旋极信息、威士顿、华是科技、光云科技、盛视科技、三未信安。
　　3)根据Wind，以PE-TTM口径（整体法，剔除负值）统计，申万计算机行业9月24日收盘后总体市盈率水平为41.2。
　　投资建议
　　Meta Muse将个人智能体从语义交互推进至事务执行层。我们认为，其产业含义并不局限于单一产品的放量，以Meta Muse为代表的常驻Agent范式或将带来流量入口与算力结构的双重重构。维持计算机行业“买入”评级。
　　核心受益方向：
　　1）算力结构重构：“一人一虚拟机”的常驻沙箱架构对高频启停与高并发隔离提出刚性需求，使Agent产品的并发承载能力与CPU核心数、内存容量等基础硬件资源直接绑定。随着Agent用户规模从百万级向亿级跨越，将持续拉动服务器CPU、内存、高速存储与高速互联的结构性增量需求。建议关注在上述环节具备供给能力与份额优势的算力硬件与基础设施环节。
　　2）Agent入口与交易承接：随着用户的使用习惯转向以Agent直接下达服务意图，Agent有望成为新的流量聚合与交易承接入口。可被Agent调用的结构化接口、身份权限体系与可编排工作流，或将成为各类应用服务商接入的核心准入标准与全新行业门槛。建议关注两类能力：一是具备入口与分发优势、能够承接跨应用事务的平台型企业；二是已完成或正在推进“Agent-ready”改造、可对外提供标准化API与工作流编排能力的企业软件与SaaS厂商。
　　风险提示
　　AI技术发展不及预期;大模型应用落地节奏不及预期;宏观经济波动;国际环境发生变化。