Meta Muse Überraschungscoup: Jeder Mitarbeiter ist mit einer KI-Virtuellen Maschine ausgestattet, die rund um die Uhr in Betrieb ist. Mark Zuckerberg will, dass die KI selbst ihren Unterhalt verdient.
Meta veröffentlicht den persönlichen Agenten Muse, der auf Sicherheit und Datenschutz setzt
Am 8. September lokaler Zeit veröffentlichte Meta offiziell den persönlichen KI-Assistenten Muse.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots, die hauptsächlich für die Beantwortung von Fragen und die Generierung von Inhalten zuständig sind, positioniert Meta Muse als „persönlichen KI-Agenten“: Nutzer müssen ihm nicht schrittweise erklären, wie er vorgehen soll, sondern nur das Ziel nennen – Muse kann Aufgaben selbst aufteilen, Webseiten öffnen, Formulare ausfüllen und externe Anwendungen aufrufen, um die Arbeit zu erledigen.
Er kann für Nutzer E-Mails senden und empfangen, Termine planen, Reisen buchen, Waren einkaufen und sogar an Rechnungsverhandlungen teilnehmen oder beim Verkauf von Autos helfen. Für Arbeiten, die nicht sofort erledigt werden können, läuft Muse auch dann weiter in der Cloud, wenn der Nutzer die Anwendung schließt, und gibt erst dann eine Erinnerung aus, wenn sich der Aufgabenstatus ändert oder die Genehmigung des Nutzers erforderlich ist.
Vom Produkttyp her ist Muse eher ein ständig online verfügbarer digitaler Assistent.
Meta-CEO Mark Zuckerberg stellte Muse auch auf sozialen Plattformen vor. Er definierte es als einen „persönlichen Agenten, der die Ziele der Nutzer versteht und rund um die Uhr Aufgaben für sie erledigt“.
Zuckerberg betonte, dass dieser persönliche Assistent „24/7 arbeiten“ kann – dies wird durch die Fähigkeit von Muse ermöglicht, im Hintergrund weiterzulaufen: Selbst wenn der Nutzer die Anwendung schließt, kann er in einer unabhängigen virtuellen Cloud-Maschine weiter Informationen suchen, den Status überwachen oder auf den geeigneten Ausführungszeitpunkt warten, bis die Aufgabe abgeschlossen ist oder eine sensible Operation erfordert die Genehmigung des Nutzers.
Derzeit wird Muse zunächst für Nutzer in den USA eingeführt. Nutzer können es über die eigenständige Muse-App, die Webversion und WhatsApp nutzen, später wird es auch in die KI-Brille von Meta integriert.
Alexandr Wang, Leiter von Meta Superintelligence Labs, sagte in einem Interview mit CNBC, dass das Unternehmen die Anwendung „sehr zugänglich, freundlich und verständlich gestaltet hat, ohne dass sie zu kompliziert wirkt“.
Wang sagte: „Im Hintergrund führt Muse möglicherweise sehr fortgeschrittene Codierungs-Workflows durch, erstellt komplexe Integrationen oder erledigt eine Menge schwerer Arbeit, während es für den Nutzer sehr einfach und benutzerfreundlich bleibt.“
Darüber hinaus erklärte er, dass der persönliche Agent Muse eine kostenlose Version anbieten wird, oder Abonnementpläne von 20 US-Dollar oder 100 US-Dollar pro Monat je nach Nutzungsumfang.
Meta behauptet, dass das wichtigste Merkmal dieses persönlichen Assistenten Sicherheit und Datenschutz sind. Jeder Nutzer erhält eine unabhängig betriebene Muse Secure VM, also einen virtuellen Computer in der Meta-Cloud. Diese virtuelle Maschine verfügt über einen eigenen Browser, kann die vom Nutzer autorisierten Daten und Dienstverbindungen speichern und Aufgaben auch dann weiter ausführen, wenn der Nutzer die Seite verlässt.
Zum Beispiel kann der Nutzer Muse beauftragen, eine Reise zu planen. Muse gibt nicht nur Vorschläge für Reiseziele, sondern kann auch anhand von Kalender und E-Mails den Zeitraum festlegen, Flüge und Hotels suchen, Buchungsinformationen ausfüllen und vor der Zahlung die Bestätigung des Nutzers anfordern.
Wenn der Nutzer die Rechnung für einen Dienst senken möchte, kann Muse auch Websites durchsuchen, Formulare ausfüllen und sogar im Namen des Nutzers mit dem Dienstanbieter verhandeln. Bei langfristigen Zielen kann er zuerst einen Plan erstellen und dann den Fortschritt kontinuierlich verfolgen. Beispiele von Meta sind die Anpassung von Trainingsplänen an persönliche Lebensveränderungen sowie die Umwandlung von im Instagram gespeicherten Rezeptvideos in Einkaufslisten und das Merken von Essensverboten der Teilnehmer von Zusammenkünften.
Muse verfügt außerdem über eine „Eigeninitiative“, die herkömmlichen Chat-Assistenten relativ fehlt. Er kann sich an Informationen erinnern, die der Nutzer einmal erwähnt hat, und Vorschläge machen, ohne direkt danach gefragt zu werden. Nutzer können ihrem eigenen Muse auch einen Namen geben, ein Avatar erstellen und seine Kommunikationsweise anpassen.
Mit anderen Worten: Das Arbeitsmuster herkömmlicher Assistenten ist normalerweise „Frage und Antwort“, während Muse eine vollständigere Ausführungskette bilden möchte:
Der Nutzer gibt das Ziel vor, Muse erstellt einen Plan, ruft Tools auf und führt die Aufgabe kontinuierlich aus, und gibt die Entscheidungsgewalt nur bei sensiblen Operationen und wichtigen Knotenpunkten an den Nutzer zurück.
Was macht Muse anders?
Es gibt bereits eine Vielzahl ähnlicher persönlicher Assistenten auf dem Markt. Welche Unterschiede weist Meta bei der Einführung dieses Produkts zu diesem Zeitpunkt neben der ständig betonten Sicherheit und dem Datenschutz im Produktdesign und in der Funktionsnutzung zu gleichartigen Produkten auf?
Angeblich liegen die Unterschiede von Muse nicht hauptsächlich in den Modellparametern oder Benchmark-Ergebnissen, sondern im Produkteinstiegspunkt, der Ausführungsweise und dem Berechtigungssystem.
Erstens wurde es von Anfang an als langfristig laufender persönlicher Agent konzipiert. Herkömmliche Chatbots bleiben hauptsächlich in einer einzelnen Sitzung, einige Produkte können zwar auch Browser und Tools aufrufen, verlangen aber oft, dass der Nutzer auf der aktuellen Aufgabenseite bleibt. Muse verfügt über eine unabhängige virtuelle Cloud-Maschine, sodass er auch dann im Hintergrund Seiten aktualisieren, auf Waren- oder Ticketinformationen warten und die Aufgabe weiter vorantreiben kann, wenn der Nutzer die Anwendung beendet.
Zweitens versucht Muse, die Nutzungshürden für Agenten zu senken. Frühere beliebte persönliche Agenten wie OpenClaw haben bereits bewiesen, dass Nutzer bereit sind, KI den Zugriff auf E-Mails, Browser und lokale Tools zu erlauben, aber solche Produkte erfordern normalerweise bestimmte Fähigkeiten bei der Installation, Konfiguration und Sicherheitsverwaltung. Muse kapselt ähnliche Fähigkeiten in die App und WhatsApp ein, damit normale Verbraucher den Agenten so einfach steuern können, als würden sie Nachrichten an einen Kontakt senden.
Drittens verfügt Meta über verbraucherorientierte Einstiegspunkte, die andere Modellunternehmen nur schwer kopieren können. Muse kann nicht nur mit Drittanbieterdiensten verbunden werden, sondern kann möglicherweise auch direkt die sozialen Beziehungen und den Inhaltskontext nutzen, die von Facebook, Instagram und WhatsApp gebildet werden. Zum Beispiel kann er Informationen lesen, zu denen der Nutzer aktiv die Berechtigung erteilt, gespeicherte Inhalte verstehen und bei der Organisation von Zusammenkünften oder der Pflege von zwischenmenschlichen Beziehungen helfen.
Wenn es später in die KI-Brille integriert wird, kann Muse auch von einem reinen Software-Assistenten zu einem mitführbaren Interaktionseinstiegspunkt werden.
Dieser Unterschied ist jedoch auch das größte Risiko von Muse: Je besser ein Assistent den Nutzer kennt und je mehr Handlungen er für den Nutzer durchführen kann, desto größer sind die Berechtigungen, die er erhält, und der mögliche Schaden, der entstehen kann.
Wie werden Sicherheit und Datenschutz geschützt?
Um das Verhalten von Muse einzuschränken, hat Meta ein weiteres unabhängiges System namens Sentinel in der virtuellen Maschine bereitgestellt.
Laut Meta ist Muse dafür verantwortlich, Ziele zu verstehen und Handlungen vorzuschlagen, während Sentinel diese Handlungen prüft. Bevor Muse auf das Internet zugreift oder Informationen nach außen sendet, muss er zuerst von Sentinel beurteilt werden: Die Operation kann direkt ausgeführt werden, sollte blockiert werden oder muss zur Genehmigung an den Nutzer übergeben werden.
Bei sensiblen Operationen wie dem Senden von E-Mails oder Zahlungen fragt Muse den Nutzer aktiv; Nutzer können auch Lese- und Schreibberechtigungen für Anwendungen separat erteilen und die Autorisierung auf eine bestimmte Aufgabe, eine bestimmte Transaktion oder einen bestimmten Zeitraum beschränken. Alle bereits abgeschlossenen und geplanten Aktionen werden im Audit-Protokoll gespeichert.
Meta erklärte außerdem, dass Muse die Passwörter und Zahlungsinformationen der Nutzer nicht direkt sehen kann. Die mit Stripe zusammenarbeitende Link-Zahlungsfunktion generiert eine einmalige Kartennummer, sodass der Agent nicht die echte Kartennummer des Nutzers auf verschiedenen Websites eingeben muss. Unterstützungen für 1Password und Shop Pay werden später hinzugefügt. Nutzer können jederzeit die Verbindung zu Drittanbieterdiensten trennen und wählen, dass Meta keine Muse-Interaktionsdaten zum Trainieren von Modellen verwendet.
Meta behauptet, dass Daten und Gespräche in der Muse-Virtuellen Maschine nicht an sein Werbesystem weitergegeben werden.
Aber die aktuelle Secure VM ist kein vollständiger „Black Box“, der für Meta unsichtbar ist. Führungskräfte von Meta geben zu, dass obwohl die Unternehmensrichtlinien den Zugriff auf die Muse-Daten der Nutzer verbieten, technisch gesehen dennoch ein Zugriff möglich ist.
Meta plant, später in diesem Jahr Confidential VM einzuführen, sodass die virtuelle Maschine in einer vertrauenswürdigen Ausführungsumgebung läuft und der Nutzer den Schlüssel auf seinem lokalen Gerät verwaltet. Nach dem Design werden zu diesem Zeitpunkt keine anderen Instanzen, einschließlich Meta, in die Agent-Umgebung des Nutzers gelangen können.
Das bedeutet, dass ein Teil der aktuellen Datenschutzfunktionen von Muse bereits verfügbar ist, während der andere Teil noch in der zukünftigen Planung verbleibt.
Rückblick auf den Forschungs- und Entwicklungsverlauf von Muse vom internen Projekt Hatch
Tatsächlich ist Muse kein plötzlich von Meta eingeführtes eigenständiges Produkt. Dahinter steht eine monatelange fortlaufende Entwicklungslinie, und es ist das erste Mal, dass Meta nach der Umstrukturierung seiner KI-Geschäftstätigkeit „persönliche Superintelligenz“ in ein verbraucherorientiertes Produkt umsetzt.
Im Jahr 2025 gründete Meta Meta Superintelligence Labs und beauftragte Alexandr Wang mit der Förderung der Forschung und Entwicklung neuer Generationen von Modellen und Produkten. Danach brauchte das Team etwa 9 Monate, um den KI-Technologie-Stack neu aufzubauen, einschließlich Modellarchitektur, Trainingsinfrastruktur und Datenpipeline.
Im April 2026 veröffentlichte Meta das erste Modell nach der Umstrukturierung, Muse Spark. Es unterstützt multimodales Schlussfolgern, Tool-Aufruf und Zusammenarbeit mehrerer Agenten und wurde zum zugrundeliegenden Modell für den späteren persönlichen Assistenten Muse.
Aber Meta wollte von Anfang an nicht nur ein Chat-Modell mit stärkerer Leistung erstellen.
Schon vor und nach der Veröffentlichung von Muse Spark hat das Unternehmen intern das Projekt für persönliche Agenten mit dem Codenamen „Hatch“ gestartet.
Laut früher veröffentlichten Informationen wurde Hatch in der Produktidee von dem quelloffenen persönlichen Agenten OpenClaw inspiriert: Er soll nicht nur Fragen beantworten, sondern auch über eine eigene Rechenumgebung und Langzeitgedächtnis verfügen, auf Browser und Drittanwendungen zugreifen und Aufgaben mit wenig menschlicher Intervention kontinuierlich erledigen können.
Im Mai 2026 begannen Nachrichten über die Entwicklung von Hatch zu verbreiten. Der damalige Plan war, die internen Tests bis Ende Juni abzuschließen.
Anschließend öffnete Meta es für Mitarbeiter zum Testen, sodass sie damit Restaurants buchen, Tierbetreuer suchen, Essen bestellen, Online-Formulare ausführen, tiefgehende Recherchen durchführen und Dienste wie Instagram, Spotify und OpenTable bedienen konnten.
Dieser interne Test bestimmte tatsächlich die endgültige Produktform von Muse.
Meta stellte fest, dass ein persönlicher Agent, der kontinuierlich arbeiten soll, nicht nur über ein leistungsstärkeres großes Modell verfügen muss: Er muss über eine unabhängige Rechenumgebung, dauerhaften Speicher, Anwendungskonnektoren und die Fähigkeit zum Hintergrundbetrieb verfügen, während gleichzeitig Risiken wie außer Kontrolle geratene Berechtigungen, Prompt-Injektionen und das Lecken sensibler Informationen gelöst werden müssen.
Sicherheitsprobleme