Mouse-1

不过，

使用者痛点

自研 AI 智能体的团队普遍被三大问题困住导致项目难落地：一是每次微小的分支判断都要唤醒大模型。反复推理让整体响应变慢，使用者体验断层；二是 Token 被大量消耗在「接下来调哪个工具」「这次结果是否可靠需要重试」等重复性选择上，用量暴涨但价值很低；三是调度逻辑全部依赖通用大模型的即兴回答。容易出现选错工具、无效重试甚至死循环，既抬高成本也拉低成功率。

产品定位与主要思路

User Pain Point → Solution Mapping:

• Pain: 小决策占用大模型的算力 → Solution: 用轻量专用模块承接高频低价值判断；
• Pain: 延迟与费用随调用次数线性增长 → Solution: 毫秒级概率输出，把耗时留给真正的推理与代码生成；
• Pain: 策略不稳定难以复现 → Solution: 状态+选项输入→概率输出的标准接口，便于在框架内统一管控。话说回来，

Mous​e‑1是一个专门给AI智能体做“小决策”的模型。智能体每完成一个任务，中间要做几百个小判断。比如接下来调哪个工具、这个结果要不要重试。这些事全交给大模型又慢又贵,Mous​e‑1就是来接这部分活的。