Muse智能体升级不依赖模型权重更新，而是分层推进Spark引擎、Connectors协议和本地执行层；云托管版自动灰度更新，Docker版需同步镜像标签，源码版须更新主仓与子模块并核对兼容表。
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Muse 智能体本身不以“模型权重更新”方式升级，它是一套运行时环境（Agent Runtime），版本演进体现在 Spark 引擎、Connectors 协同协议 和 本地执行层 三部分。升级不是替换一个文件，而是按角色分层推进。
确认当前部署形态再选路径
你用的是哪一种部署方式，决定了升级操作的入口和风险点：
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云托管版（如 Muse App、WhatsApp 集成）：无需手动操作，Meta 自动灰度推送，通常在 48 小时内完成全量覆盖；可关注
settings → about → version查看实时版本号（如 Muse v1.0.230921） -
本地 Docker 部署（Spark 1.2/1.3）：需拉取新镜像并重置配置卷，重点检查
spark-engine和connector-runtime两个服务的 tag 是否同步更新 -
源码编译部署（含 Muse Code 编程代理）：必须更新
muse-spark主仓库 +muse-connectors子模块，且要核对runtime/compatibility.json中声明的模型 API 版本兼容表
关键组件升级顺序不能错
Spark 1.3 的多层依赖要求严格升级次序，跳步会导致工具调用失败或上下文截断：
- 先升级 Connector Runtime：它是所有外部 API 调用的入口，新版增加了熔断超时字段
retry_on_429和上下文透传头X-Muse-Trace-ID - 再升级 Spark Engine：核心任务规划器，1.3 新增
task_dependency_graph解析能力，旧版 connector 无法识别其返回的结构化 plan - 最后更新 Tool Adapter 层（如 GitHub、Notion、Zapier 插件）：它们只响应 engine 发出的标准化 action 指令，升级滞后不影响运行，但会缺失新字段支持（如
output_schema_hint）
验证升级是否生效的三个必查点
别只看控制台日志里有没有“update success”，要实测行为变化：
- 任务拆解深度：输入“优化我上周的健身数据报告并生成下周计划”，旧版可能只调用一次 Excel 分析；1.3 应自动拆为【读取原始 CSV】→【识别动作模式异常】→【比对历史 HRV 趋势】→【生成 PDF 建议】四步
- 上下文保活能力：在长对话中插入一句“把刚才第三步的 EMG 延迟阈值改成 65ms”，1.3 能准确定位到前序子任务并修改参数；旧版常丢失 step ID 关联
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错误自愈表现：故意让某工具 API 返回 401，观察是否触发
reauth_flow而非直接报错中断——这是 1.3 新增的 Sentinel 安全校验协同机制
升级本质是协同契约的刷新，不是打补丁。每次版本变更都对应着 connector 协议、engine 输出 schema、tool adapter 输入约束三者的联合校准。
