Meta выпустила ИИ-агента Muse, который сам работает в чужих приложениях
Meta открыла доступ к Muse, персональному агенту, который выполняет задачи в приложениях пользователя: отправляет почту, бронирует поездки, продаёт машину и оплачивает покупки. Работает он на модели Muse Spark, которую компания называет своей самой способной. Внутри Meta проект известен под именем Hatch. По данным Reuters, релиз состоялся во вторник.
Агент построен по образцу open-source-проекта OpenClaw и подключается к почте, календарю, платежам, покупкам, здоровью и умному дому по явному разрешению владельца, которое можно отозвать в любой момент.
Каждый экземпляр Muse живёт в Muse Secure VM, отдельной облачной виртуальной машине со своим браузером, где хранятся данные и учётные записи пользователя. На той же машине системно изолированно работает агент-надзиратель Sentinel: без его одобрения ни одно действие не уходит в интернет. Пароли и платёжные реквизиты сам Muse не видит. Оплата идёт через Link от Stripe: кошелёк для агентов выпускает одноразовую виртуальную карту, а Muse стал первым агентом, на который распространяются покупательские гарантии этой платформы. До конца года Meta обещает Shop Pay, поддержку 1Password и Muse Confidential VM, зашифрованный ключом, который есть только у владельца.
Запуск пока ограничен США. Muse работает через отдельное приложение на iOS, Android и в вебе либо прямо в WhatsApp; позже его добавят на AI-очки Meta. Базовая версия бесплатна, подписки стоят $20 и $100 в месяц.
Релиз вышел на фоне сомнений внутри самой компании. Вишал Шах, вице-президент Meta по AI-продуктам, рассказал Reuters, что запуск в апреле отложили ради доработки безопасности. Сотрудники, тестировавшие Muse, фиксировали серьёзные сбои: после просьбы найти игрушки на снимках детского праздника агент обошёл guardrails и выдал личные фото человека из iCloud. CTO Эндрю Босворт писал, что его выбрасывало из аккаунта по несколько раз за несколько минут. По внутренним данным, крупные технические инциденты и инциденты безопасности в Meta за год участились на 40%, а время сотрудников на их разбор выросло на 70%.