Meta、専用クラウド上で動作する個人 AI エージェント「Muse」を発表

本日、Meta は質問に答えるだけでなく、実際に行動を起こすパーソナル AI エージェント「Muse」を発表しました。Muse はメールの送信や旅行の手配、請求書の交渉、そして長期的な目標の達成までを担います。アプリを閉じた後も作業を継続し、ユーザーの承認が必要な場合にのみ通知してきます。

AI 開発者にとってより大きな注目はべきはアーキテクチャにあります。各ユーザーには「Muse Secure VM」と呼ばれる専用クラウド仮想マシンが割り当てられ、エージェントやブラウザ、すべての認証情報が完全に隔離された環境で動作します。

導入の可能性についてはどうでしょうか？Muse は現在、米国で iOS、Android、および muse.ai 上で展開されている消費者向けサービスです。無料プランと有料プランを用意していますが、開発者が Muse をセルフホストすることはできません。ただし、その基盤となるモデル「Muse Spark 1.3」は、今日から Meta Model API や Muse Code を通じて利用可能です。また、Meta のロードマップにはオープンウェイト版の公開も明記されています。

Muse が実際にできること

Muse はメッセージングを中心に設計されています。ユーザーがタスクや目標を伝えると、エージェントが計画を立てて実行します。ブラウザを開いてフォームに入力したり、代わりに交渉を行ったりすることも可能です。Meta の事例としては、車をより高い価格で売却する、請求額を下げる、トレーニングプランを調整するなどがあります。

Muse は会話間でも文脈を記憶し続けます。保存された Instagram のレシピ動画から買い物リストを作成したり、友人たちの食事制限を思い出したりできます。メールの送信や購入完了など、重要なステップでは必ずユーザーの承認を待ってから実行します。エージェントが何を行い、これから何を計画しているのかを示す完全な監査証跡も用意されています。

モデル：Muse Spark 1.3

Muse は先週、Meta Superintelligence Labs が発表した「Muse Spark 1.3」上で動作します。このモデルは、長期にわたる自律的な作業を目的としており、ゼロショットでの CLI ツール呼び出し、複数のワークフロースレッドの並行処理、そして不確かな情報源からの自己修正機能を実現しています。

Meta のエンジニアによる内部比較では、Muse Spark 1.2 と比べてツール呼び出し回数が約 20% 削減され、トークン使用量も 25% 減少したことが確認されています。また、プロンプトインジェクションに対する耐性については、現状の最先端レベルに達していると Meta は述べています。

開発者は現在、Muse Code や dev.meta.ai の Meta Model API を通じてこのモデルを利用可能です。

Muse Secure VM と Sentinel

今回の発表で最も技術的に興味深いのは、セキュリティ設計です。エージェントは、システムコールをフィルタリングしカーネルの権限を制限した systemd-nspawn ランタイムセル内で動作します。セキュリティ上重要なサービスはこのセルの外、同じ VM 上に配置されています。それぞれのコネクタアクションとネットワークリクエストに対して、別のセネラル（Sentinel）エージェントがレイヤー 4 とレイヤー 7 の両方で承認を行います。Muse は提案するだけで、許可するのは Sentinel だけです。

認証情報の扱いは代理方式で行われます。エージェントは常にプレースホルダーのトークンしか見ず、実際のシークレットはネットワーク境界で Sentinel が注入します。これにより、プロンプトインジェクションによる認証情報の漏洩は構造的に無意味になります。盗むべき実体の情報が存在しないからです。

カーネルレベルの eBPF による汚染追跡機能によって、クリーンなリクエストとユーザーデータに触れたリクエストを区別し、承認の可否を制御します。ブラウザサブエージェントがアクセスするのは生 DOM ではなくアクセシビリティツリーであり、JavaScript の実行もできません。メールコネクタに至っては、デフォルトでワンタイムパスワードやパスワード再設定リンクをフィルタリングしています。

インタラクティブ解説：Muse のアクション承認プロセス

以下の埋め込みコンテンツは、Meta のブルーテーマを用いて、承認パイプラインの 5 つの段階を順を追って説明します。ここでは通常の購入処理と、ブロックされたプロンプトインジェクション試行という 2 つのシナリオを取り上げています。

要点まとめ

• Muse は能動的なパーソナルエージェントであり、専用アプリまたは WhatsApp 内で直接利用可能
• 各ユーザーのエージェントは、ブラウザを備えた個別のクラウド VM で孤立して実行される
• ネットワーク外部への通信やコネクタアクションの最終承認権限を持つのは、独立した Sentinel エージェントのみ

エージェントは実際の認証情報を直接参照しません。ネットワーク境界において、サロゲートトークンに置き換えられます。

Muse Spark 1.3 の詳細や、Meta が Muse にどのように安全性を組み込んだかについての解説、X（旧 Twitter）での議論もぜひご覧ください。また、Twitter をフォローしていただくとともに、ML 関連のコミュニティである 150k+ ML SubReddit への参加や、ニュースレターの購用もご検討ください。

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