Xiao Zha realmente no se resigna...
Acababa de devolver Manus, y Meta ya ha creado su propia plataforma de agentes inteligentes, "Hatch".
Xiao Zha realmente no se resigna...
Según información de The Information, Hatch enfatiza en su funcionalidad "establecer un objetivo, descomponerlo automáticamente y entregar resultados", lo que parece similar a Manus, pero insisten en cambiar su eslogan y llamarlo "la versión para consumidores de OpenClaw".
El precio más alto es de 199.99 dólares al mes, equiparándose también con el nivel más alto de Manus de 200 dólares mensuales.
Además, durante la etapa de desarrollo, Hatch utilizó el modelo Claude, planeando cambiar al modelo propio Muse Spark solo cuando el producto se lance oficialmente, y lanzará un nuevo modelo, Watermelon, en octubre.
Adquisición fallida, manos a la obra
A diferencia de herramientas esenciales para desarrolladores como Codex y Claude Code, dirigidas a escribir código, depurar y construir software.
Hatch se centra más en la "vida digital del consumidor".
Meta configuró inicialmente el entorno de entrenamiento para Hatch incluyendo versiones simuladas de servicios de internet como DoorDash, Etsy, Reddit, Yelp y Outlook.
Cubriendo servicios locales y entregas, comercio de productos, búsqueda de información comunitaria y gestión de productividad personal.
Añadiendo además el ecosistema de redes sociales propias de Meta: Instagram, Facebook y WhatsApp.
En otras palabras, el objetivo de Hatch es conectar el camino completo de "descubrir — comparar — comunicar — organizar — comprar".
Si un usuario ve un par de zapatos en Instagram Reels, Hatch teóricamente podría identificar pistas del producto, buscar productos similares, comparar precios y tiempos de entrega, ofrecer sugerencias basadas en el presupuesto y preferencias históricas del usuario, y solicitar confirmación antes del pago.
Sin embargo, también hay diferencias con Manus. Manus es un entorno de ejecución universal independiente, orientado a investigación, automatización web, código y creación de contenido. Hatch, en cambio, enfatiza más la memoria a largo plazo, el contexto personalizado, las operaciones entre servicios y una vinculación profunda con el ecosistema social de miles de millones de usuarios de Meta.
En cuanto a la ruta tecnológica, usar Claude en la etapa de desarrollo fácilmente lleva a otros a pensar que Muse Spark aún no cumple con los estándares en pruebas de Agente como razonamiento de múltiples pasos, uso de herramientas, etc.
Pero depender a largo plazo de un competidor claramente no se ajusta a los intereses estratégicos y de costos de Meta. Una vez que los agentes inteligentes de consumo generen llamadas de alta frecuencia y razonamiento de cadena larga, los costos de inferencia aumentarán significativamente.
El plan de Meta es una migración por etapas.
Usar Claude como transición en las fases de investigación y pruebas internas, cambiar a la serie de modelos propios Muse Spark en la fase inicial de productización, y dejar que modelos de próxima generación como Watermelon, lanzado en octubre, tomen el relevo en las fases posteriores de expansión.
Esto parece ser otro punto débil. Los comportamientos de los modelos son diferentes, ¿la migración no será fácil, verdad?
Sin embargo, aún no se ha confirmado si Watermelon pertenece a la serie Muse o si se convertirá directamente en el modelo central de Hatch.
El negocio publicitario de Meta ha proporcionado durante mucho tiempo un fuerte flujo de caja, pero el rápido aumento de los costos de infraestructura de IA, entrenamiento de modelos e inferencia exige que la empresa establezca formas de monetización de IA más directas, más allá de la publicidad.
La carta más fuerte de la alta suscripción de Hatch es la "distribución por defecto".
Los usuarios familiarizados con el ecosistema de Meta no necesitan descargar herramientas desconocidas adicionales; pueden usar Hatch directamente en Instagram, Facebook, WhatsApp, Messenger, la aplicación Meta AI e incluso en gafas inteligentes.
Un problema típico que enfrentan los Agentes universales es no comprender al usuario. Meta espera transformar estas señales dispersas en una capacidad de "comprender la intención del usuario" a través de Hatch, una condición que los productos de IA puramente conversacionales no poseen.
Sin embargo, un precio mensual cercano a los 200 dólares significa que los usuarios evalúan si "puede ahorrar de manera estable horas o incluso decenas de horas de trabajo humano".
Esto requiere que Hatch mantenga un rendimiento confiable en entornos reales complejos: páginas web intrincadas, información incompleta, cambios en el estado de inicio de sesión, confirmaciones de pago y manejo de excepciones.
La internet real es mucho más compleja que un entorno de entrenamiento simulado. La estructura de las páginas web cambia con frecuencia; ventanas emergentes, CAPTCHAs, medidas contra bots, diferencias regionales y fluctuaciones de inventario pueden hacer que las tareas fallen.
Este artículo proviene del WeChat público "Quantum Bit", autor: Meng Chen
