Meta 推出 Muse：一款能帮你预订行程、支付账单的 AI 智能体
新闻摘要
2026 年 9 月 8 日，Meta 正式发布 Muse。这是一款专为处理日常个人事务而设计的 AI 智能体——包括预订行程、发送邮件、填写表单、降低账单费用、将食谱视频转化为购物清单，甚至代用户完成购物。与主要用来回答问题的聊天机器人不同，Muse 的目标是在用户的数字生活中直接采取行动，这意味着它需要连接电子邮件、日历、支付工具、健康与健身应用、智能家居系统以及购物或餐饮平台。如此广泛的访问权限让信任成为此次发布的核心问题，尽管 Meta 表示已专门为此构建了新的安全防护措施。
Muse 能做什么
Meta 将 Muse 描述为主动型助手，而非被动型助手。除了回答问题，它还能打开浏览器、填写表单、代用户进行协商，甚至在用户关闭应用后继续执行耗时较长的任务。Meta 重点介绍的使用场景包括：将短视频食谱转换为购物清单、起草并发送聚会邀请、比较并降低周期性账单费用，以及安排多步骤的旅行预订。购物环节可通过 Link by Stripe 完成，Meta 称其具备标准的结账保护机制。
用户需要逐一连接自己的服务，而不是一次性授予全部访问权限；同时还可以通过为智能体命名、选择头像以及调整沟通方式来对其进行个性化设置。
可用性与定价
Muse 首先在美国推出，用户可通过 muse.ai 网页端、iOS 和 Android 原生应用，以及直接在 WhatsApp 聊天中使用。Meta 表示，对其 AI 眼镜硬件的支持即将上线。
该服务采用免费增值模式：免费版包含每周代币额度，据称足以满足日常使用需求；两个付费档位分别是每月 20 美元的 Power 版和每月 100 美元的 Maximum 版，可为重度依赖该智能体的用户解锁更高的使用上限。即使是使用免费版，也需要绑定支付卡才能开始体验服务。
Muse 背后的安全架构
为了应对将敏感账户访问权交给 AI 智能体的明显风险，Meta 构建了所谓的 Muse Secure VM——为每位用户在云端提供一台专属的隔离虚拟机，并内置基于 Chromium 的浏览器。所有已连接服务的凭证和数据都存储在该沙盒环境中，Muse 模型本身无法直接查看。据 Meta 介绍，该智能体无法直接看到用户的密码或支付方式；任何输入的凭证都会被导入安全存储，Muse 可以使用这些凭证，但永远看不到原始值。
第二个独立系统名为 Sentinel 智能体，它与 Muse 运行在同一台虚拟机上，但在架构层面与其保持隔离。Meta 表示，Sentinel 是所有对外操作的唯一把关者：未经 Sentinel 独立批准，Muse 提出的任何操作——无论是网络请求还是第三方连接器调用——都无法通过。Meta 还表示正在开发该服务的“机密计算”版本，计划在 2026 年底前发布，届时连 Meta 自身也无法查看用户虚拟工作区内的活动。该公司还声明，通过 Muse 传输的对话和数据与其广告系统相互隔离。
为什么信任是核心问题
此次发布的时机颇为尴尬：就在不到两周前，Meta 刚就其社交媒体产品被指对年轻用户造成伤害的指控，同意支付 180 亿美元的多州和解金。这一时间点让外界更加审视这款要求消费者将金融账户、健康数据和日常通信接入 Meta 运营系统的产品。
Meta 过往的隐私记录也加剧了外界的怀疑。2011 年，该公司因涉嫌在隐私实践方面欺骗消费者而与美国联邦贸易委员会（FTC）达成和解；2019 年因多次违反隐私规定向 FTC 支付了 50 亿美元罚款；2023 年又因涉嫌违反现有隐私令而再次面临 FTC 指控。此外，2019 年的一份报告发现，部分用户密码曾以明文形式存储在内部系统中，而多年前的 Cambridge Analytica 争议中，该公司对用户数据的处理方式也是焦点所在。Meta 还因其平台上的儿童安全问题，面临过国会听证会以及学区和个人提起的诉讼。
在这一赛道上，Meta 并非孤军奋战。Google 一直在 Gemini Spark 品牌下开发自己的智能体助手，Anthropic 也推出了被称为 Claude Cowork 的智能体式产品，而 iMessage 和 WhatsApp 等消息平台也在不断加入自家的 AI 功能。有关竞品智能体的报道还暴露出数据授权方面的摩擦点：据报道，至少一款竞争产品的测试者对条款感到不满，因为这些条款要求对上传材料（包括用于模型训练）授予“永久且不可撤销”的使用许可。这表明，消费者对数据权利的警惕不仅针对 Meta，而是遍及整个新兴的智能体领域。
后续关注要点
报道此次发布的分析师和记者普遍认为，Muse 的技术防护措施——隔离的 Secure VM、Sentinel 权限层以及承诺推出的机密计算模式——代表了一次有意义的架构努力，旨在将 AI 智能体与原始凭证及支付数据隔离开来。但这种技术设计能否转化为消费者的信心则是另一个问题，而决定因素可能更多在于该公司过去如何处理个人数据，而非其工程层面的宣传。在未来几个月里，早期的使用模式、任何被报告的安全事件，以及承诺的机密计算功能的上线进度，很可能成为判断信任度能否跟上普及速度的最清晰信号。