--- title: "Meta Muse im Detail: Der Agent und seine private Linux-VM" description: "Meta Muse stellt jedem Nutzer eine Linux-VM bereit. Unsere Analyse der Webversion zeigt, wie Anfragen, Tools und Gedächtnis funktionieren – und was offenbleibt." url: https://personalagentbench.com/de/agents/muse/ last_updated: 2026-10-13 --- # Meta Muse im Detail: Der Agent und seine private Linux-VM Diese Seite ist eine maschinelle Übersetzung der englischen Fassung vom 2026-10-13; alle Zahlen wurden mit dem Original abgeglichen. Bei Abweichungen gilt die [englische Fassung](https://personalagentbench.com/agents/muse/). Metas persönlicher Agent, hinter dem eine eigene Linux-Maschine für dich steht. Produkt **Meta** · Zuletzt überprüft **2026-10-13** · Ergebnis **19% der Aufgaben, 95%-Konfidenzintervall 13 bis 25, n=90; 2026-09-22, angepasste Laufzeitumgebung mit ausgetauschtem Prüfmodell; nach Reparatur des Adapters**. [Herkunft der Ergebnisse: unterschiedliche bewertete Teilmengen; Aufzeichnungen der ersten Testcharge unveröffentlicht](https://personalagentbench.com/#results). Meta Muse ist Metas persönlicher Agent und stellt jedem Nutzer eine Linux-Maschine bereit. Das ist keine Metapher und auch keine Container-Abstraktion, die man nie zu Gesicht bekommt: Nach der Anmeldung wartet eine VM, auf der der Agent läuft. In [Metas Ankündigung zum Start](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/) hieß es, Muse werde von Muse Spark angetrieben und sei für die meisten alltäglichen Anforderungen kostenlos; wer mehr brauche, könne ein Abonnement abschließen. Was wir zu den Preisen finden konnten, steht weiter unten im Preisabschnitt. Am 12. Oktober [kündigte Meta Muse Wonder an](https://about.fb.com/news/2026/10/introducing-muse-wonder-models/), ein größeres Modell, das laut Meta bald weitere Teile von Muse antreiben soll, zunächst für Abonnenten. Alle Beobachtungen auf dieser Seite stammen aus der Laufzeitumgebung der Spark-Ära. - Die Modellanfrage wird auf deiner eigenen VM zusammengestellt, statt als fertiges Paket von einem Server abgerufen zu werden. - Ein kleines, festes Grundgerüst enthält die Routing-Regeln. Alle persönlichen Inhalte werden aus einfachen Markdown-Dateien in einem Home-Verzeichnis eingebettet. - Tool-Berechtigungen und Tool-Definitionen sind bewusst getrennt. Die Berechtigungsübersicht enthält keinerlei Parameter. - Wird eine deiner Kontextdateien bearbeitet, fügt die Laufzeitumgebung einen kurzen Hinweis ein, statt die gesamte Anfrage neu aufzubauen. - Muse startete auf iOS, Android und im Web, antwortet in WhatsApp und erhielt am 17. September eine Mac-App. Untersucht haben wir die Webversion. Die folgenden Aussagen beschränken sich auf das, was wir anhand der untersuchten Weboberfläche feststellen konnten. Zugangsdaten, ein interaktiver Terminalzugang und der Datenverkehr mit dem Modell blieben uns unzugänglich. Diese Lücken gelten unabhängig von der Größe des Anbieters und verhindern Schlussfolgerungen zum Zugriff auf Nutzerdateien oder zur vollständigen Sicherheitsgrenze. Interne Codenamen, Hostnamen und Maschinenpfade geben wir nicht wieder. ## So funktioniert Meta Muse: Die Anfrage entsteht auf deiner Maschine, statt als fertiges Datenpaket abgerufen zu werden Die meisten Agenten stellen die Modellanfrage auf einem Server zusammen und übertragen das Ergebnis. Muse stellt sie auf deiner VM zusammen. Der feste Teil ist ein kleines Grundgerüst aus rund 50 Zeilen, überwiegend Routing-Regeln. Alle persönlichen Inhalte werden aus einfachen Markdown-Dateien in deinem Home-Verzeichnis in dieses Gerüst eingebettet. Verschiedene Aufgaben erhalten unterschiedliche Teilmengen: Der Hauptchat bekommt den vollständigen Satz, Subagenten arbeiten ohne die Arbeitsbereichskonventionen, und eine Hintergrundschleife zur Gedächtnispflege erhält fast nichts außer deinem Profil. Die Anfrage lokal zusammenzustellen ist eine ungewöhnlichere Entscheidung, als es zunächst klingt, und sie hat eine spürbare Folge. Änderst du eine dieser Dateien, baut die Laufzeitumgebung nicht das gesamte Paket neu auf. Sie fügt einen kurzen Hinweis ein, dass sich der Kontext geändert hat. Das ist günstiger, als alles erneut zu senden, und das Modell nimmt die Bearbeitung dadurch als Ereignis wahr, statt sich unvermittelt in einer veränderten Welt wiederzufinden. ## 141 Systemeinschübe in einer einzigen Sitzung Zum Grundgerüst kommen die Einschübe für die einzelnen Gesprächsrunden hinzu. Und davon gibt es viele. Auf der von uns beobachteten VM wurden für eine Sitzung 141 Nachrichten mit der Systemrolle erzeugt: Begrüßungen, Hinweise auf Dateiänderungen, stündliche Gedächtnisdurchläufe mit eigenen Fortschrittsmeldungen, Statusberichte von Subagenten und Rückmeldungen aus Rechercheaufgaben. Jede davon ist klein. Zusammen ergeben sie einen laufenden Kommentar, den das Modell liest und den du nie siehst. Dieser Teil von Muse dürfte die meisten Menschen überraschen, die sich einen Chat-Agenten als Gespräch plus System-Prompt vorstellen. Tatsächlich sind es ein Gespräch, ein System-Prompt und ein kontinuierlicher Strom maschinell erzeugter Notizen darüber, was der Rest des Systems gerade tut. ## Die 2 bewusst getrennten Tool-Ebenen von Meta Muse Die Berechtigungsübersicht führt 52 Konnektoren und 246 Methoden auf und enthält keinerlei Parameter. Jeder Eintrag hält fest, wie die Methode heißt, wozu sie gehört und ob sie erlaubt ist, zunächst nachfragen muss oder abgelehnt wird. Wie sie aufzurufen ist, steht dort nicht. Die eigentlichen Definitionen werden separat geladen, jeweils für einen Namensraum, sobald sie benötigt werden. Es gibt 58 Skills. Jeder davon ist ein Dokument, das der Agent vor dem Handeln liest, und keine Funktion, die er aufruft. Diese Aufteilung ist die richtige Entscheidung, und mehr Produkte sollten sie übernehmen. Sie schafft eine ressourcensparende, stabile Berechtigungsvereinbarung, die sich nicht mit jeder API-Änderung wandelt. Der aufwendige Teil einer Tool-Definition gelangt erst dann in den Kontext, wenn das Tool unmittelbar gebraucht wird. Außerdem lässt sich die Frage „Worauf darf dieser Agent zugreifen?“ dadurch kurz und verständlich beantworten, ohne 1000 JSON-Schemas durchgehen zu müssen. ## So speichert Meta Muse sein Gedächtnis: lesbare Dateien, Zugriff nicht verifiziert Dein Profil, deine langfristigen Notizen, die eigene Persönlichkeit des Assistenten: Markdown in einem Home-Verzeichnis, direkt in die Anfrage eingebettet. Von den 4 Agenten in diesem Benchmark liefert Muse auf die Frage „Was glaubt er über mich zu wissen?“ eine buchstäbliche Antwort: Sie liegt in einem Dateisystem, in einem für Menschen lesbaren Format. Pine hält sie auf dem Server. Town speichert sie in einem Wiki. Instinct verwaltet sie unter Versionskontrolle in einer Sandbox. Muse hält sie als Dateien in einem Home-Verzeichnis auf einer Maschine, die in einem durchaus bedeutsamen Sinne deine ist. Wir sprechen bewusst davon, was man tun *könnte*. Die Weboberfläche kann diesen Verzeichnisbaum nicht verlassen, ein interaktives Terminal wurde uns nie zugänglich gemacht, und wir werden nicht behaupten, du hättest einen Texteditor auf deiner eigenen VM, wenn wir das nicht überprüft haben. Der Unterschied zwischen „Die Dateien liegen in einem lesbaren Format vor“ und „Du kannst sie lesen“ ist genau die Art von Detail, die anderswo gern unter den Tisch fällt. Hier nicht. Metas eigene [Beschreibung der Sicherheitsarchitektur](https://research.meta.ai/blog/security-and-safety-for-ai-agents-our-approach-with-muse) geht weiter: Demnach kannst du die Dateien auf deiner VM einsehen, bearbeiten und herunterladen, einschließlich dessen, was Muse sich über dich merkt. Das ist die Darstellung des Anbieters, und sie kann durchaus zutreffen. Der Satz oben beschreibt, was wir gesehen haben, und bleibt deshalb so stehen. ### Wo du Muse erreichst und welchen Zugang wir getestet haben Muse startete am 8. September auf iOS, Android und im Web. Laut [Metas Ankündigung zum Start](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/) kannst du Muse auch direkt in WhatsApp schreiben. Am 17. September folgte eine Mac-App. Wie [The Verge](https://www.theverge.com/tech/997332/metas-muse-ai-agent-now-has-a-mac-app) und [TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/09/18/metas-muse-hits-mac-letting-the-ai-take-actions-on-your-computer/) berichten, kann die Mac-App laut Meta Dateien organisieren, Formulare ausfüllen und in Messages, Calendar, Notes sowie Mail arbeiten. Der Zugriff wird für jede App einzeln aktiviert; vor sensiblen Aktionen ist eine Freigabe erforderlich. Die Hinweise in unserem Untersuchungskonto beschrieben Anrufe bei Unternehmen als Early-Access-Funktion, die schrittweise ausgerollt werde. Dieses Konto erhielt die Funktion nicht. Wir haben den aktuellen Stand des Rollouts nicht erneut geprüft und keinen Anruf von Muse beobachtet. Das ist eine Grenze unserer Untersuchung, keine Aussage darüber, dass andere Konten keine Unternehmen anrufen können. Wir haben die Webversion untersucht. Diese Seite deckt keinen der anderen Zugänge ab, am wenigsten die Mac-App. Diese Unterscheidung ist wichtig. Für Browseraufgaben startet die Webversion eine 2. Maschine, statt den Chrome-Browser auf deinem Rechner zu steuern. Instinct trifft dieselbe Entscheidung, Pine verfolgt auf dem Mac den entgegengesetzten Ansatz. Die separate Maschine ist die sicherere Wahl: Ein vorübergehend bereitgestellter Browser hat zunächst keinen Zugriff auf Dienste, bei denen du angemeldet bist, sofern das Produkt ihm diesen nicht gezielt gewährt. Eine Desktop-App, die in deinen eigenen E-Mails und Nachrichten handelt, ist anders aufgebaut und wurde von uns nicht derselben Untersuchung unterzogen. Am 2. Oktober veröffentlichte Meta außerdem ein Open-Source-Kit zum Bau kleiner Geräte, die sich mit Muse koppeln lassen. Es macht die Geräte offen, nicht den Agenten. Was offen ist und was nicht, steht unter [Ist Meta Muse Open Source?](https://personalagentbench.com/is-meta-muse-open-source/). ## Meta Muse im Vergleich mit Pine, Instinct und Town: unterschiedliche Antworten auf dieselbe Frage Stellt man die Tool-Schnittstellen nebeneinander, werden die Designentscheidungen konkret. Pine legt 26 Namen und keine Schemas offen. Man weiß also, dass eine Fähigkeit existiert, erfährt aber nichts über ihre Grenzen. Instinct bietet eine Kommandozeile und weigert sich, eine Aktion auszuführen, bevor das zugehörige Handbuch gelesen wurde. Die Definition erscheint damit genau dann, wenn sie gebraucht wird, und kostet Tokens. Town listet 1105 Tools auf und grenzt sie durch 4 Filter auf ungefähr 177 ein. Der Katalog ist also riesig, die erreichbare Auswahl klein. Muse teilt die Frage in 2 Teile: eine Berechtigungsübersicht, die sagt, was erlaubt ist, ohne zu erklären, wie es funktioniert, und Definitionen, die jeweils für einen Namensraum geladen werden. In der untersuchten Oberfläche stellt Muse eine gesonderte, parameterfreie Berechtigungsübersicht bereit. Damit kann die Laufzeitumgebung erlaubte Methoden auflisten, ohne deren Schemas zu laden. Auch Town filtert Tools anhand der Konfiguration und von Positivlisten. Unsere Beobachtungen belegen nicht, dass nur Muse Berechtigungen von Definitionen trennt. Der Preis dafür ist die Einsehbarkeit. Pines Undurchsichtigkeit ist eine Produktentscheidung, die sich von außen beobachten lässt. Bei Muse ist sie strukturell bedingt: Die Anfrage wird auf einer Maschine, die wir beschreiben können, von einer Laufzeitumgebung, die wir beschreiben können, zusammengestellt und an einen Ort gesendet, den wir nie gesehen haben. Den Aufbau von etwas zu kennen ist nicht dasselbe, wie es in Aktion gesehen zu haben. ## Was Meta nach eigenen Angaben um den Agenten herum gebaut hat Meta veröffentlichte am Tag des Starts seine eigene Darstellung des Sicherheitskonzepts, in einem [Newsroom-Beitrag](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/) und einem deutlich ausführlicheren [technischen Bericht](https://research.meta.ai/blog/security-and-safety-for-ai-agents-our-approach-with-muse). Darin wird das Produkt von innen beschrieben. Diese Perspektive hatten wir nicht. Deshalb fassen wir die Darstellung hier als Aussagen von Meta zusammen und trennen sie von unseren Beobachtungen. Beide folgenden Komponentennamen sind die von Meta öffentlich verwendeten Namen. - Jeder Nutzer erhält eine dedizierte Maschine in Metas Cloud, die Meta Muse Secure VM nennt. Der Arbeitsbereich des Agenten läuft in einer isolierten Zelle auf dieser Maschine, getrennt von den Diensten, die ihn absichern. - Ein 2. Agent, den Meta Sentinel nennt, läuft auf derselben Maschine außerhalb der Reichweite des eigentlichen Agenten. Laut Meta kann ausschließlich Sentinel eine Konnektoraktion genehmigen oder eine Netzwerkanfrage nach außen zulassen. Der Agent kann diese Instanz nicht übergehen. - Der Agent besitzt niemals deine tatsächlichen Passwörter oder Tokens. Er arbeitet mit Platzhaltern. Sobald eine Anfrage genehmigt ist, werden an der Netzwerkgrenze die echten Zugangsdaten eingesetzt. - Freigabeanfragen gehen direkt an die App, statt über das Gespräch zu laufen. Eine Freigabe kann einmalig, pro Sitzung, pro Aufgabe, zeitlich begrenzt oder dauerhaft gelten. - Wenn du den Browser übernimmst, wird der Agent angehalten und kann nicht handeln. Laut [Metas Ankündigung zum Start](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/) können Nutzer widersprechen, dass ihre Interaktionen zum Training der Modelle verwendet werden. Davon unabhängig schließt Meta Gespräche und VM-Daten von seinen Werbesystemen aus. Das sind unterschiedliche Verwendungszwecke der Daten. 2 Passagen verdienen dieselbe Aufmerksamkeit wie der Rest. Meta erklärt, dass die heutige Architektur den Mitarbeiterzugriff auf deine Daten durch betriebliche Richtlinien einschränkt. Sie hindert Meta jedoch nicht daran, auf diese Daten zuzugreifen, wenn das für Support, Sicherheit oder den Betrieb des Dienstes erforderlich ist. Die Variante, die das verhindern soll, heißt Muse Confidential VM. Sie soll mit einem Schlüssel verschlüsselt sein, den nur du besitzt, und ist für später in diesem Jahr angekündigt. Solange sie nicht verfügbar ist, bleibt sie ein Plan. Wir haben nichts davon getestet. Es steht hier, weil es die eigene, datierte und verlinkte Beschreibung des Herstellers ist. Wer darüber entscheidet, ein E-Mail-Postfach anzubinden, sollte sie neben dem lesen können, was eine externe Untersuchung erfassen konnte und was nicht. ## Wenn auf einer Meta-Muse-VM etwas schiefläuft Jede hier betrachtete Architektur hat ihre eigenen Ausfallszenarien. Für die VM pro Nutzer gibt es ein spezifisches. Wenn ein Produkt deinen Agenten in einem gemeinsam genutzten Dienst betreibt, trifft eine Störung alle, und der Anbieter bemerkt sie sofort. Hat jeder Nutzer eine eigene Maschine, kann ein Problem ausschließlich dich betreffen: deine VM, dein Zustand, dein festgefahrener Prozess. Das verbessert die Isolation und erschwert die Erkennung, denn auf keinem anderen Dashboard leuchtet eine Warnung auf, wenn es dich trifft. Dieselbe Trennlinie prägt auch die Vorteile. Dateien in deinem eigenen Home-Verzeichnis liegen nicht zusammen mit denen aller anderen in einem mandantenfähigen Speicher, und separate VMs sollen die Nutzer voneinander isolieren. Wir haben diese Isolation zwischen Nutzern nicht getestet. Bei einem Produkt, das ein in Klartext verfasstes Profil über dich speichert, ist diese Grenze viel wert. Das ist eine Abwägung, kein Mangel. ## Was wir nicht feststellen konnten Die folgende Liste ist kurz. Jeder Punkt benennt etwas, das wir zu ermitteln versucht haben und nicht ermitteln konnten, nicht etwas, nach dem wir nicht zu fragen wussten. - Den Datenverkehr zwischen Laufzeitumgebung und Modell. Wir kennen die Struktur der Eingaben, haben aber nie eine einzige tatsächliche Anfrage beim Verlassen der Maschine gesehen. - Zugangsdaten. Meta hält sie wie oben beschrieben außerhalb der Reichweite des Agenten. Keiner unserer Versuche aus dem eigenen Konto heraus verschaffte uns Zugriff darauf. Nichts auf dieser Seite stammt aus Zugangsdaten. - Tatsächliche Anmeldungen bei Drittanbietern. Wir haben keine verbunden. Deshalb beschreiben wir jede Integration anhand ihrer Schnittstellenspezifikation und nicht aufgrund einer Beobachtung im Betrieb. - Ein interaktives Terminal. Die Betreiber entschieden sich dagegen, eines zugänglich zu machen. Metas [Beschreibung zum Start](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/) nennt Einkaufen, E-Mail und Planung als Aufgaben für Nutzer. Das sind Aussagen zum Einsatzzweck des Produkts, keine Messungen dazu, ob es diese Aufgaben zuverlässig erledigt. Die von uns beobachtete Web-Laufzeitumgebung liefert eine schmalere Beleggrundlage als die gesamte App-Familie, einschließlich der Mac-Funktionen und der Anrufe bei Unternehmen, die wir nicht ausprobiert haben. ## FAQ **Was ist Meta Muse?** Metas persönlicher Agent. Jeder Nutzer erhält eine eigene Linux-VM, auf der der Agent läuft: Er stellt seine Modellanfragen selbst zusammen, liest Skills als Dokumente und speichert dein Profil sowie sein Gedächtnis als Markdown-Dateien in einem Home-Verzeichnis. **Läuft Meta Muse auf meinem eigenen Computer?** Der Agent läuft auf einer virtuellen Linux-Maschine, die für dich in Metas Cloud bereitgestellt wird und die Meta Muse Secure VM nennt. Das Modell selbst läuft anderswo. Auf der VM wird die Anfrage zusammengestellt, und dort werden die Tools ausgeführt. Seit dem 17. September gibt es außerdem eine Mac-App, die laut Meta in Apps auf deinem Computer handeln kann. Der Zugriff wird für jede App einzeln gewährt. Wir haben sie nicht untersucht. **Wie viele Tools hat Meta Muse?** Es gibt 2 Ebenen: eine parameterfreie Berechtigungsübersicht mit 52 Konnektoren und 246 Methoden sowie 58 Skills, die bei tatsächlichem Bedarf jeweils für einen Namensraum geladen werden. **Kann ich lesen, was Meta Muse sich über mich merkt?** Die Dateien liegen als einfaches Markdown in einem Home-Verzeichnis vor. Das ist die am leichtesten lesbare Form in diesem Benchmark. Ob du sie persönlich öffnen kannst, konnten wir nicht verifizieren, weil uns kein interaktives Terminal zur Verfügung stand. **Welches Modell verwendet Meta Muse?** Zum Start nannte Meta Muse Spark; in der Beschreibung der Sicherheitsarchitektur ist von Muse Spark 1.3 die Rede. Am 12. Oktober kündigte Meta Muse Wonder an und erklärte, das Modell werde bald Funktionen in Muse antreiben. Der Rollout soll bei Abonnenten beginnen; einen Termin für kostenlose Konten nannte Meta nicht. Unsere Untersuchung liegt vor dieser Änderung. Nichts auf dieser Seite beschreibt daher Muse im Betrieb mit Wonder. Ob Wonder offen ist, erläutert [Ist Meta Muse Open Source?](https://personalagentbench.com/is-meta-muse-open-source/#muse-wonder-the-newer-model-also-closed). **Gibt es Meta Muse als App?** Ja. Muse startete auf iOS, Android und im Web, lässt sich in WhatsApp anschreiben und hat seit dem 17. September eine Mac-App. Getestet haben wir die Webversion. **Wie unterscheidet sich Meta Muse von Pine, Instinct und Town?** Die untersuchte Muse-Laufzeitumgebung hat eine parameterfreie Berechtigungsübersicht und stellt die Modellanfrage auf einer eigenen VM pro Nutzer zusammen. Auch Town trennt konfigurierte Berechtigungen von den zurückgegebenen Tool-Schemas. Diese Trennung gibt es also nicht ausschließlich bei Muse. Pine zeigt am wenigsten von seiner Tool-Schnittstelle, Towns Mac-App greift unter den von uns untersuchten Desktop-Apps am tiefsten ins System ein, und Instinct ist in deinen Nachrichtenverläufen zu Hause. Pine führt bereits heute Telefonate. Unser Muse-Konto erhielt während der Untersuchung keine Anruffunktion für Unternehmen, und wir haben den aktuellen Stand des Rollouts nicht erneut überprüft. **Kann Muse für mich bei Unternehmen anrufen?** Meta beschreibt Anrufe bei Unternehmen als Funktion in einem Early-Access-Rollout. Das untersuchte Webkonto erhielt sie nicht. Deshalb haben wir weder einen Anruf beobachtet noch den Übergabe- und Freigabeablauf getestet. Ob die Funktion in deinem Konto verfügbar ist, muss separat geprüft werden. ## Wo Meta Muse in der Vergleichsübersicht für persönliche Agenten steht Von den 4 Agenten, die wir untersucht haben, gibt Muse dem Nutzer am meisten und zeigt Außenstehenden am wenigsten. Jedem Nutzer eine Maschine bereitzustellen, die Anfrage dort zusammenzustellen und das Gedächtnis als für Menschen lesbare Dateien zu speichern, sind Entscheidungen zugunsten des Nutzers. Dass wir keine einzige Anfrage beim Verlassen dieser Maschine sehen konnten, ist der Preis derselben Architektur. Die [Vergleichsübersicht](https://personalagentbench.com/) stellt Muse auf denselben 6 Achsen Pine, Instinct und Town gegenüber. Was wir nicht feststellen konnten, steht dabei ausdrücklich in der Tabelle, statt ausgelassen zu werden. ## Meta Muse im Vergleich mit den anderen von uns untersuchten Agenten Auf denselben Achsen direkt gegenübergestellt: [Instinct](https://personalagentbench.com/muse-vs-instinct/), [Pine](https://personalagentbench.com/muse-vs-pine/) und [Town](https://personalagentbench.com/muse-vs-town/). Solche Vergleiche erstellen wir nur für Paare, die wir selbst untersucht haben. Denn Vergleiche, bei denen auf einer Seite nur Marketing steht, sind genau das, was diese Website ersetzen soll. ## Alltagsaufgaben, anhand derer wir Meta Muse beschreiben Jede Aufgabenseite erklärt, was die Aufgabe erfordert und was Muse dafür mitbringt, jeweils neben den anderen Produkten. Diese Seiten beschreiben das Produkt; sie bewerten seine Leistung bei der jeweiligen Aufgabe nicht. - [**Einen Tisch reservieren**](https://personalagentbench.com/tasks/book-a-table/) - [**Ein Abonnement kündigen lassen**](https://personalagentbench.com/tasks/cancel-a-subscription/) - [**Eine Abbuchung beanstanden**](https://personalagentbench.com/tasks/dispute-a-charge/) - [**Eine Familienwoche neu planen**](https://personalagentbench.com/tasks/family-scheduling/) - [**Entschädigung für einen verspäteten Flug beantragen**](https://personalagentbench.com/tasks/flight-delay-compensation/) - [**Etwas live verfolgen**](https://personalagentbench.com/tasks/live-alerts/) - [**Arbeitsdateien organisieren**](https://personalagentbench.com/tasks/work-files/) ## Was Meta Muse kostet Muse hat keine eigene Preisseite und ist nur mit einem Meta-Konto zugänglich. Laut Metas Ankündigung zum Start ist der Dienst für die meisten alltäglichen Anforderungen kostenlos. Wer mehr erledigen möchte, kann ein Abonnement abschließen. Preise nennt Meta dort nicht. Das sollte ausdrücklich dastehen, statt diesen Abschnitt leer zu lassen: Ein Produkt ohne veröffentlichten Preis ist kein Produkt, dessen Preis wir nicht geprüft hätten. Gelesen am 2026-09-24: [Meta Newsroom, Introducing Muse (8. September 2026)](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/). Mit Stand vom 2026-09-23 war in den geprüften Primärquellen kein Preis angegeben. Diese Quellen sind unten aufgeführt. ### Eine datierte Momentaufnahme eines Drittanbieters, keine aktuellen Preise Der Bericht eines Autors über die Upgrade-Optionen, die ihm am Tag nach dem Start in seinem eigenen Muse-Konto angezeigt wurden. Das kostenlose Kontingent ist die Zahl, die der Autor Mark Zuckerberg aus einem Interview zuschreibt. Meta hat diese Zahlen auf keiner Preisseite veröffentlicht, und wir konnten sie nicht selbst überprüfen. Auch der am 12. Oktober 2026 geprüfte Vergleich von Every nennt Power für $20/Monat und Maximum für $100/Monat. Die folgenden Token-Kontingente stammen weiterhin aus der MBI-Momentaufnahme vom 9. September. | Tarif | Preis | Wöchentliches Kontingent | | --- | --- | --- | | Free | $0 | bis zu 100 Millionen Muse-Tokens pro Woche | | Power | $20/Monat | 500 Millionen Muse-Tokens pro Woche | | Maximum | $100/Monat | 3 Milliarden Muse-Tokens pro Woche | So berichtet von [MBI Deep Dives, First Impression of Muse](https://www.mbi-deepdives.com/muse/) am 2026-09-09. Keine Preisseite von Meta und von uns nicht erneut geprüft. Auch im [Vergleich persönlicher Agenten von Every](https://every.to/personal-agents-comparison) berichtet, geprüft am 2026-10-12. Das ist unabhängige Berichterstattung, keine Preisliste von Meta. ## Meta Muse, Achse für Achse ## Meta Muse: Wo der Agent läuft Eine Linux-VM pro Nutzer. Die Anfrage wird auf dieser Maschine zusammengestellt, statt als fertiges Datenpaket abgerufen zu werden. Für Browseraufgaben wird eine 2., separate Maschine gestartet. ## Meta Muse: Wie Tools bereitgestellt werden 2 bewusst getrennte Ebenen: eine Berechtigungsübersicht mit 246 Methoden, die keinerlei Parameter enthält, und die eigentlichen Definitionen, die bei Bedarf jeweils für einen Namensraum geladen werden. ## Meta Muse: Wo das Gedächtnis liegt Einfaches Markdown in einem Home-Verzeichnis, direkt in die Anfrage eingebettet. Wird eine dieser Dateien geändert, wird ein kurzer Hinweis eingefügt, statt das gesamte Paket neu aufzubauen. ## Meta Muse: Was du freigeben kannst Berechtigungen und Freigaben sind nicht über die Laufzeitumgebung verstreut. Eine einzige Kontrollinstanz ist der alleinige Weg zu ihnen und kontrolliert zugleich alles, was die Maschine verlässt. Die Oberfläche zeigt neben dem Aktivitätsfeed einen Tab für Freigaben. Dieselbe Architektur hält Zugangsdaten außerhalb der Reichweite des Agenten. Die untersuchte Laufzeitumgebung enthält Funktionen zum Löschen von Dateien und zum Vergessen. Ob Nutzer ihre Gedächtnisdateien direkt öffnen oder entfernen können, wurde nicht verifiziert. ## Meta Muse: Wie du den Agenten erreichst Gestartet auf iOS, Android und im Web, außerdem über WhatsApp erreichbar. Seit dem 17. September gibt es eine Mac-App, die in Apps auf deinem Computer handeln kann. Wir haben ausschließlich die Webversion getestet. ## Meta Muse: Was wir nicht feststellen konnten Den tatsächlichen Datenverkehr zwischen Laufzeitumgebung und Modell: Struktur bekannt, Inhalte nie gesehen. Außerdem Zugangsdaten, tatsächliche Anmeldungen bei Drittanbietern und ein interaktives Terminal, das die Betreiber nicht zugänglich machen wollten. ## Die anderen Detailanalysen - [**Pine**Ruft in deinem Auftrag Unternehmen wegen Rechnungen, Erstattungen und Kündigungen an.](https://personalagentbench.com/agents/pine/) - [**Instinct**Ist in deinen Messaging-Apps zu Hause, statt eine neue Oberfläche einzuführen.](https://personalagentbench.com/agents/instinct/) - [**Town**Web und native Mac-App, mit dem weitreichendsten nativen Zugriff auf deinen Mac unter den 4 Agenten.](https://personalagentbench.com/agents/town/) Alle von uns untersuchten Laufzeitumgebungen, auf denselben Achsen nebeneinandergestellt. [Zur Vergleichsübersicht](https://personalagentbench.com/) Oder lies, [wie wir bewerten](https://personalagentbench.com/how-scoring-works/) und [warum die bisherigen Agenten-Benchmarks](https://personalagentbench.com/benchmarks/) diese Frage nicht beantworten. ## Ist Meta Muse in Deutschland verfügbar? Stand 13. Oktober 2026 ist „Muse from Meta“ im App Store nur in den [USA](https://apps.apple.com/us/app/muse-from-meta/id6760173601) und in [Kanada](https://apps.apple.com/ca/app/muse-from-meta/id6760173601) gelistet, im deutschen App Store nicht. Metas [Ankündigung vom 8. September](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/) spricht nur von einem Start in den USA über iOS, Android und muse.ai und nennt weder weitere Länder noch einen Zeitplan. Im [Hilfebereich](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1303670544995562/) schreibt Meta, App und Website seien „noch nicht überall verfügbar“. Auch die [Ankündigung von Muse Wonder](https://about.fb.com/news/2026/10/introducing-muse-wonder-models/) vom 12. Oktober nennt keine neuen Länder. Dass die App Deutsch als Oberflächensprache unterstützt, sagt nur etwas über die Sprachen aus, nicht darüber, wo sie angeboten wird. Das ist der Stand unserer Prüfung vom 13. Oktober; sobald Meta weitere Länder ankündigt, aktualisieren wir diesen Abschnitt. --- Published by Personal Agent Bench (https://personalagentbench.com), run by the Zentor team. Zentor builds agent software of its own, so its products are not on the scorecard and will not be added.