据MarkTechPost报道，Meta于9月9日在美国推出个人AI代理Muse。与常见聊天机器人不同，Muse能主动执行发送邮件、预订行程、协商账单等操作，并在用户关闭应用后继续工作，仅在需要批准时返回。每个用户拥有独立的云端安全虚拟机，代理、浏览器及凭据均在其中隔离运行。

Muse已登陆iOS、Android和muse.ai，提供免费版和付费版。用户通过消息界面描述任务或目标，代理负责规划并执行。Meta举例说，Muse可以帮忙以更高价格出售汽车、降低账单、调整训练计划，也能记住跨会话的上下文，将收藏的Instagram菜谱视频转成购物清单，并记住朋友的饮食禁忌。发送邮件、完成购买等敏感步骤会暂停等待用户批准，代理同时提供完整的审计追踪。

Muse基于Meta上周发布的Muse Spark 1.3模型。据Meta工程师内部对比，该模型比上一版减少约20%的工具调用次数和25%的令牌消耗，在抵御提示注入方面接近当前最先进水平。开发者现可通过Meta Model API和Muse Code使用该模型，开放权重版本已列入Meta路线图。

安全架构是本次发布的技术亮点。每个用户的代理运行在隔离的每用户云端虚拟机中，包含真实浏览器。代理框架位于systemd-nspawn运行时单元内，系统调用经过过滤，内核能力受限。安全关键服务位于该单元外，独立的Sentinel代理负责审批所有连接器操作和网络请求，覆盖L4和L7层。凭据采用代理机制，代理只能看到占位令牌，真实秘密由Sentinel在网络边界注入，因此通过提示注入窃取凭据在结构上无法实现。内核级eBPF污点跟踪区分请求是否接触过用户数据，并据此决定审批。浏览器子代理仅看到无障碍树而非原始DOM，且无法执行JavaScript。邮件连接器默认过滤一次性验证码和密码重置链接。

Muse本身是面向消费者的服务，开发者不能自行托管Muse，但其底层模型Muse Spark 1.3可通过Meta Model API获取。Meta还提供了“一个Muse动作如何通过审批”的交互式说明，包含正常购买和被阻断的提示注入两个场景。该服务目前率先在美国推出。