Muse AI: Vad det är, hur man använder det och vad det kan göra19 min read

Muse AI är Meta:s personliga AI-agent, designad för att göra uppgifter åt dig istället för att bara svara på frågor. Du kan be den att undersöka ett ämne, organisera ett projekt, hantera påminnelser, utkast till dokument, interagera med webbplatser eller arbeta med anslutna appar. För längre uppgifter kan Muse fortsätta arbeta i bakgrunden och återkomma när den har en uppdatering eller behöver ditt godkännande.

Meta lanserade Muse i september 2026. Den körs på en dedikerad molndator, kallad Muse Secure VM, med en webbläsare och en Linux-miljö. Det ger den verktyg för att vidta åtgärder på webben, inte bara generera text.

Om du undrar vad Muse faktiskt kan göra, hur du kommer igång och om du kan lita på det med riktigt arbete, täcker den här guiden det väsentliga. Vi kommer också att visa hur man delar dokument och appar skapade med Muse och hur man lämnar över arbete mellan AI-agenter med AgentGrid.io.

Vad är Muse AI?

​Muse är en personlig AI-agent från Meta. Dess huvudsakliga syfte är att omvandla en begäran eller ett mål till genomförda åtgärder.

Till exempel kan en chatbot förklara hur man planerar en produktlansering. Muse kan hjälpa till att undersöka konkurrenter, skapa ett utkast till lanseringsplan, kontrollera din kalender och förbereda uppföljningsuppgifter med de appar som du har auktoriserat den att komma åt.

Tre saker skiljer Muse från en konventionell AI-chattupplevelse:

• Den kan vidta åtgärder. Muse använder en webbläsare och anslutna tjänster för att utföra uppgifter som att fylla i formulär, skapa dokument eller hantera bokningar.
• Det kan fortsätta fungera. Uppgifter som stöds och övervakning kan fortsätta efter att du stänger appen; Muse kan återkomma med resultat, påminnelser eller förfrågningar om godkännande.
• Det kan använda sammanhang över tid. Muse är designad för att komma ihåg mål och relevanta detaljer som du delar, så det kan hjälpa till med pågående projekt snarare än att behandla varje konversation som en nystart.

Du kommunicerar med det naturligt, ungefär som att skicka meddelanden till någon. Du beskriver vad du vill uppnå och ger den tillåtelse att använda de verktyg den behöver.

Det är därför Meta kallar Muse för en personlig AI-agent, inte bara en chatbot. Meta introduktion till Muse förklarar distinktionen.

Vad kan Muse AI göra? Praktiska exempel

Muse är byggd för både vardagliga sysslor och mer involverat arbete. Här är några exempel på vad du kan prova.

1. Undersök och sammanfatta information

Be Muse att jämföra produkter, undersöka en marknad, samla in källor eller förvandla en bred fråga till en strukturerad rapport.

Uppmaning att prova:

Undersök fem AI-verktyg som hjälper produktteam att bygga prototyper. Jämför deras kärnfunktioner, prissättning och begränsningar. Skapa en rapport med källlänkar och rekommendera vilka typer av team varje verktyg passar.

Muse kan samla information och utarbeta rapporten. Du bör fortfarande kontrollera viktiga fakta och siffror innan du använder dem i ett beslut.

2. Hantera scheman, påminnelser och rutinuppgifter

Muse kan fungera med kompatibla kalendrar, e-posttjänster och andra anslutna appar, med förbehåll för den åtkomst du godkänner. Det kan hjälpa till att identifiera schemaläggningskonflikter, förbereda påminnelser eller övervaka en återkommande uppgift.

Uppmaning att prova:

Titta i min kalender för nästa vecka. Identifiera schemaläggningskonflikter och deadlines och föreslå en realistisk prioriteringslista. Ändra inga händelser utan att fråga.

3. Bläddra på webbplatser och slutför åtgärder

Muse:s webbläsare är mer än en källa till sökresultat. Agenten kan interagera med sidor, fylla i formulär och hjälpa till att slutföra webbarbetsflöden.

Du kan till exempel be den att jämföra resealternativ, samla information från flera webbplatser eller förbereda ett onlineformulär för granskning. Köp och andra känsliga åtgärder kan kräva ditt uttryckliga godkännande.

4. Skapa dokument och annat innehåll

Muse kan utarbeta rapporter, förslag, projektrapporter, innehållskalendrar och annat strukturerat material. Meta listar också bildgenerering bland dess möjligheter.

Uppmaning att prova:

Skapa ett produktkravdokument för en enkel instrumentpanel för kundfeedback. Inkludera användarproblem, krav, användarberättelser och en checklista för acceptans. Använd tydliga Markdown-rubriker.

Ett användbart dokument är ofta bara början. Det kan behöva granskas, ändringar eller överlämnas till en annan agent. Vi kommer att täcka det arbetsflödet nedan.

5. Hjälp till att driva ett litet företag

Meta erbjuder också Muse för småföretag, med funktioner och kopplingar inriktade på affärsflöden: marknadsföringsplaner, kampanjanalys, kundsvar, försäljningsuppföljningar och produktsidor.

En särskilt användbar funktion för marknadsförare är dess anslutning till Facebook-sidor, professionella Instagram-kontoanalyser och Meta-annonskonton. Meta säger att Muse kan använda det här sammanhanget för att lära sig din varumärkesröst, förstå vad kunder frågar om, identifiera vad som fungerar i dina annonser och innehåll och utkast till förbättringar. Den ansluter även till verktyg som Canva, Klaviyo, Shopify, Notion och Figma. Exakt åtkomst beror på dina kontobehörigheter.

Se Meta:s Muse för småföretagsmeddelande och den officiella produktsida.

Hur fungerar Muse AI?

Muse kombinerar en AI-modell med en beständig virtuell dator och tillgång till godkända verktyg.

Datorn kallas Muse Secure VM. Enligt Meta innehåller den en webbläsare, filer, bearbetningsresurser och en isolerad Linux-miljö där Muse kan köra verktyg och utveckla anpassade färdigheter. Detta hjälper den att utföra flerstegsuppgifter som en chatbot med enbart text inte kan slutföra själv.

Muse kan också fungera med kontakter: integrationer som låter den läsa information eller utföra tillåtna åtgärder i andra tjänster.

När du ger Muse en uppgift kan den planera steg, använda relevanta verktyg och rapportera tillbaka. Vissa åtgärder sker automatiskt inom den åtkomst du har beviljat; andra utlöser en begäran om tillstånd.

Meta beskriver en separat säkerhetskomponent som kallas Sentinel som kontrollerar externa åtgärder och nätverksförfrågningar. Detta är ett skydd, inte en garanti för att Muse aldrig kommer att göra ett misstag.

För en teknisk förklaring, se Hur Meta byggde in säkerhet i Muse.

Hur man använder Muse AI: Steg för steg

Du behöver inte vara utvecklare för att komma igång.

Steg 1: Öppna Muse

Besök muse.ai och följ instruktionerna för inloggning eller nedladdning. Meta stöder Muse genom sina app- och webbupplevelser, och beskriver även hur man använder den via WhatsApp.

Tillgänglighet spelar roll: Meta:s aktuella Muse för småföretagsinformation listar åtkomst för vuxna från 18 år och uppåt i USA och Kanada. Regioner och plattformar som stöds kan ändras, så kolla den officiella webbplatsen för ditt konto.

Steg 2: Börja med en tydlig uppgift

Välj en uppgift med ett observerbart resultat. Istället för att fråga ”Hjälp mig med marknadsföring”, försök:

Analysera placeringen av dessa tre konkurrenter. Skapa en ensidig sammanfattning med sina målgrupper, särskiljare och nyckelbudskap. Inkludera källlänkar.

En användbar Muse-prompt definierar vanligtvis målet, input eller sammanhang, förväntad output och allt som agenten inte får göra.

Steg 3: Anslut appar vid behov

Om uppgiften kräver e-post, filer, kalendrar eller annan tjänst, öppna Muse:s anslutningsinställningar och auktorisera relevant integration.

Börja med den minsta mängden åtkomst som kommer att utföra uppgiften. Att läsa en kalender skiljer sig från behörighet att redigera den; att skriva ett e-postmeddelande skiljer sig från att skicka det.

Steg 4: Granska framsteg och godkännanden

Muse kan be om godkännande innan du skickar information, gör ett köp eller vidtar en annan känslig åtgärd. Granska exakt vad den föreslår.

För forskning och dokument, kontrollera källor, beräkningar och slutsatser. För webbuppgifter, bekräfta att åtgärden verkligen hände i stället för att förlita sig på en plan eller ett oavslutat försök.

Steg 5: Bestäm vad som ska hända med resultatet

Vissa utdata är engångssvar. Andra blir arbete som en kollega eller annan agent behöver granska, redigera eller återanvända.

För dem är det ofta mer användbart att spara arbetet som ett dokument eller en app med en stabil länk än att lämna det i den ursprungliga AI-konversationen.

Fem Muse-prompter värda att prova

Dessa exempel hjälper dig att uppleva olika delar av Muse:s arbetsflöde. Anpassa dem till din egen data och de tjänster du har anslutit.

Konkurrensutsatt forskning

Jämför fyra konkurrenter i [kategori]. Använd nya primära källor där det är möjligt. Ta fram en Markdown-tabell över positionering, prissättning, målkund och anmärkningsvärda skillnader. Flagga allt du inte kunde verifiera.

Mötesförberedelser

Granska mitt kommande möte med [företag]. Sammanfatta relevanta e-postmeddelanden och dokument jag har tillgång till, föreslå fem frågor och utarbeta en kort agenda. Skicka det inte än.

Personlig uppgiftsautomatisering

Spåra priset på [produkt] och berätta för mig om det faller under [budget]. Inkludera återförsäljare och totalpris när du meddelar mig.

Ett återanvändbart affärsdokument

Skapa en checklista för kundintroduktion baserat på dessa anteckningar. Organisera det i etapper, inkludera ägare och slutförandekriterier och formatera det som Markdown så att teamet kan redigera det senare.

En liten appidé

Designa en lättviktig instrumentpanel för att spåra marknadsföringsexperiment varje vecka. Definiera datafält, huvudskärmar och användarinteraktioner. Om dina nuvarande verktyg stödjer generering av en fungerande app, skapa projektfilerna; i annat fall producera en implementeringsklar specifikation.

Det sista exemplet skiljer avsiktligt att skriva en specifikation från att framgångsrikt generera ett körande program.

Muse AI för marknadsföring: Facebook, Instagram och Meta Ads användningsfall

Muse for Small Business ansluter till dina professionella Instagram-kontoanalyser, Facebook-sidor och Meta-annonskonton. Detta är en viktig skillnad från att be en allmän chatbot om marknadsföringsidéer: Muse kan använda auktoriserad information om ditt varumärke och dina kampanjer. Meta lyfter uttryckligen fram analys av annonsresultat, förbättring av innehåll och utformning av kommande kampanjer som exempeluppgifter.

Muse har också en webbläsare, så du kan be den att söka efter allmänt tillgängligt innehåll. Men affärsintegreringarna ge inte Muse automatiskt åtkomst till privata Facebook-grupper, begränsade Instagram-kommentarer eller konkurrenters privata prestationsdata.

1. Hitta det språk kunderna faktiskt använder

Kundforskning är mer övertygande när den börjar med riktiga inlägg och kommentarer snarare än AI-uppfunna personas. Ge Muse specifika offentliga eller auktoriserade Facebook-grupper, Instagram-konton och diskussionsämnen att undersöka.

Uppmaning att prova:

Jag säljer [produkt] till [målkund] och löser [problem]. Granska dessa offentligt tillgängliga eller auktoriserade Facebook-grupper och Instagram-konton: [länkar]. Hitta upp till 30 riktiga citat om problemet, med en källa URL för varje citat. Organisera språket i frustrationer, önskade resultat, invändningar och saker som människor redan har provat. Föreslå tio krokar som speglar deras formulering. Om du inte kan komma åt en källa, berätta för mig – hitta inte på citat eller hävda att du har sett privat innehåll.

Kan Muse läsa vilken Facebook-grupp som helst? Ingen sådan allmän tillgång har bekräftats. Om detta fungerar beror på vad den specifika gruppen och kontot tillåter Muse att se. Kontrollera de returnerade URL och använd citat på ett ansvarsfullt sätt.

2. Skapa en veckovis konkurrentreklam

Den Meta Annonsbibliotek låter människor söka offentligt tillgänglig annonsinformation. Du kan be Muse att inspektera konkurrenters synliga annonser där webbläsaren kan komma åt dem, och sedan jämföra dessa kreativa mönster med dina egna anslutna annonskontodata.

Uppmaning att prova:

Leta efter aktiva annonser från [konkurrentnamn] i Meta Ad Library. För varje synlig annons, registrera rubrik, erbjudande, format, startdatum och källa URL. Analysera mitt anslutna Meta-annonskonto separat för att identifiera vilka meddelanden och format som fungerar bäst. Föreslå fem experiment för vår nästa kampanj. Dra inte slutledning av konkurrentens ROAS från annonssynlighet, och ändra inte budgetar eller publicera annonser.

En konkurrents annons som visas i biblioteket är inte bevis på att annonsen konverterar. Och Muse:s förmåga att inspektera listor kan variera med åtkomstkontroller.

3. Övervaka förändringar och omvandla forskning till handling

Muse kan arbeta med pågående uppgifter. Be den att återbesöka tillgängliga källor och skicka tillbaka en marknadsföringsinstruktion som belyser vad som förändrades snarare än att upprepa samma forskning.

Uppmaning att prova:

Varje måndag besöker du de tillgängliga offentliga konkurrentannonserna och sociala konton i den här listan: [länkar]. Notera nyligen synliga annonser, meddelandeskiften och återkommande kundfrågor från föregående vecka. Inkludera bevislänkar och flagga allt du inte kunde komma åt. Förbered en kort rapport med tre experiment att överväga. Publicera inte innehåll eller spendera pengar utan godkännande.

Där AgentGrid passar: När Muse har tagit fram en meddelandebank eller veckovis konkurrentbrief, spara den som ett delat AgentGrid-dokument. Ditt marknadsföringsteam kan granska samma artefakt och en annan auktoriserad agent kan omvandla insikterna till en målsida, innehållsplan eller app. Forskningen blir delat arbete snarare än att stanna kvar i en konversation.

Är Muse AI säker? Sekretess och begränsningar

Att ge en AI-agent tillgång till appar och konton är ett större beslut än att använda det för att svara på en fråga.

Meta säger att Muse körs i en isolerad virtuell maskin, separerar lagrade referenser från agenten, tillåter användare att hantera anslutningar och använder godkännandekontroller för känsliga åtgärder. Meta säger också att Muse-konversationer inte delas med dess reklamsystem och erbjuder kontroller över huruvida interaktioner används för att träna dess AI-modeller.

Dessa skyddsåtgärder är användbara, men de tar inte bort alla risker. Muse kan missförstå instruktioner, stöta på felaktig information eller göra misstag i komplexa arbetsflöden. En ansluten app kan också innehålla känslig data som du inte tänkt använda för uppgiften.

En vettig utgångspunkt är att bara ansluta det som är nödvändigt, granska behörigheter, be Muse att förbereda utkast innan du skickar eller publicerar och verifiera viktiga resultat. För konfidentiellt eller höginsatsarbete, följ din organisations regler för datahantering.

Läs Meta:s säkerhetsförklaring och behörigheterna som visas i ditt eget Muse-konto.

Kan Muse AI skriva kod eller använda en terminal?

Muse har tillgång till en Linux-baserad miljö med skal- och kommandoradsfunktioner. Meta:s tekniska dokumentation säger att den kan kompilera kod och bygga anpassade verktyg eller kopplingar för tjänster som exponerar API eller CLI.

Det betyder inte att alla kodningsarbetsflöden fungerar utan installation. Ett särskilt verktyg kan behöva installeras, nätverksåtkomst kan kräva godkännande och vissa åtgärder kan begränsas av Muse:s säkerhetskontroller.

Det är också användbart att särskilja Muse, Meta:s personliga AI-agent, från Muse-kod, Meta:s separata kodningsfokuserade produkt.

För projekt som involverar genererad kod kan du be Muse att skapa filer, köra tillgängliga kommandon eller förbereda ett projekt som en annan kodningsagent kan fortsätta.

Muse+Agent Grid: Hur man delar dokument och appar skapade med Muse

En rapport, ett Markdown-dokument eller ett litet program kan starta i Muse, men nästa person som behöver det kanske inte använder Muse alls.

Föreställ dig detta arbetsflöde: Muse undersöker en ny marknad och skriver en rapport. En lagkamrat måste granska det. Senare behöver en kodningsagent samma resultat för att bygga en instrumentpanel.

Att skicka chattavskriften är inte idealiskt: det användbara innehållet blandas med instruktioner och konversationshistorik. Att kopiera filer mellan verktyg kan också skapa flera versioner.

​AgentGrid.io, byggd av Anima, är en delad arbetsyta för dokument, appar och andra artefakter skapade av människor och AI-agenter.

Varje artefakt har en stabil länk och versionshistorik. Människor och auktoriserade agenter kan arbeta med samma artefakt istället för att skicka kopior mellan konversationer.

Det är särskilt användbart när du vill:

• Dela ett Muse-genererat dokument med någon som inte använder Muse.
• Ge lagkamrater tillgång till en app eller rapport utan att göra den offentlig.
• Låt en annan AI-agent läsa och uppdatera samma arbete.
• Förvara relaterade dokument och appar på en arbetsyta som auktoriserade agenter kan komma åt.

Du kan behålla artefakter privat. Beroende på vilket samarbete du behöver kan du bjuda in en gäst till en specifik artefakt, ge någon åtkomst till dess arbetsyta eller lägga till dem i ditt team. Att publicera en offentlig webbplats är en separat, explicit handling.

Hur man ansluter Muse till AgentGrid med Anima:s CLI

Muse:s kommandoradsfunktioner ger en väg att ansluta direkt till AgentGrid, utan att börja med ett manuellt kopiera-och-klistra arbetsflöde.

AgentGrid tillhandahåller Anima CLI, som stöder inloggning, upptäckt av arbetsytor, skapande eller import av artefakter och uppdateringar.

Kommandona nedan är dokumenterade av AgentGrid. Vi har dock inte oberoende verifierat hela flödet i en live Muse-session. Muse kan behöva Node.js eller npm installerat, och dess nätverk och behörighetskontroller måste tillåta installationen.

Steg 1: Be Muse att ansluta

Klistra in detta i Muse:

Jag vill använda AgentGrid för att spara och dela de dokument och appar vi skapar. Kontrollera om Node.js och npx är tillgängliga i din miljö. Om de är det, spring npx @animaapp/cli@latest login. Ge mig verifieringen URL och koden så att jag kan godkänna åtkomst. Publicera ingenting offentligt.

Om npx inte är tillgänglig, be Muse att rapportera vad som saknas och begär godkännande innan du installerar något.

Steg 2: Godkänn dess identitet och åtkomst

CLI:n bör returnera en verifierings URL och kortkod. Öppna URL och godkänn anslutningen.

AgentGrid ger varje ansluten agent sin egen identitet och den arbetsytaåtkomst och de funktioner du auktoriserar. Du behöver inte ge Muse ditt lösenord.

Steg 3: Verifiera anslutningen

Be Muse att köra:

bash
npx @animaapp/cli@latest workspaces

Detta listar de AgentGrid-arbetsytor som den kan komma åt. Kontrollera att den avsedda arbetsytan visas och att Muse har behörighet att skapa eller uppdatera artefakter där.

Steg 4: Skapa en artefakt

För en Muse-genererad Markdown-rapport, spara rapporten i en lokal mapp med en .md-fil. Be sedan Muse att importera den mappen till din valda arbetsyta.

Det dokumenterade CLI-kommandot är:

bash
npx @animaapp/cli@latest create -t import --from ./report --artifact-type markdown --workspace <workspace-id>

Byt ut <arbetsyta-id> med ID som returneras av arbetsytor kommando.

För ett webbappsprojekt som stöds kan CLI importera en projektmapp som en appartefakt istället, förutsatt att projektet har den förväntade ingångspunkten.

Efter lyckat skapande bör Muse returnera AgentGrid artefakten URL. Öppna den för att verifiera resultatet.

Se den AgentGrid anslutningsguide och Anima CLI dokumentation för de aktuella kommandona.

Om du inte kan använda CLI

Du kan fortfarande skapa ett dokument eller appartefakt i AgentGrid och ta in Muse-utdata som stöds själv. Detta är en reserv, inte det enda arbetsflödet.

En officiell Muse katalogkontakt är en separat distributionsväg; anta inte att en är installerad bara för att Muse stöder CLI.

Hur man arbetar med Muse och flera AI-agenter i samma projekt

Ett av de mer användbara mönstren är att låta olika agenter bidra till en delad uppsättning dokument och appar.

Till exempel:

Muse — forskning: Be Muse att undersöka en marknad och spara en rapport som en Markdown-artefakt i AgentGrid.

En kodningsagent – implementering: Anslut Claude Code, Codex eller annan agent som stöds till samma auktoriserade arbetsyta. Be den att använda forskningsartefakten som sammanhang och skapa en fungerande instrumentpanel.

En andra agent – recension: Be en annan ansluten agent att inspektera instrumentpanelen eller rapporten, föreslå förbättringar och uppdatera lämplig artefakt.

Ditt team – beslut: Bjud in relevanta personer att granska artefakterna, lämna feedback och fortsätta arbetet.

Med rätt behörigheter kan dessa agenter komma åt de artefakter som är tillgängliga i arbetsytan. Varje ansluten agent har sin egen identitet och uppdateringar registreras i artefakthistoriken.

Viktigt: Att dela en arbetsyta överför inte automatiskt varje privat konversation eller instruktion mellan agenter. Deras gemensamma sammanhang är de dokument och appar som de faktiskt kan komma åt. Berätta för varje agent vilken artefakt som ska användas och bekräfta dess behörigheter innan du begär en redigering.

Det är den praktiska skillnaden mellan flera agenter som arbetar separat och flera agenter som bidrar till delat arbete.

Sista tankar

Muse är intressant eftersom det flyttar AI från att svara på frågor till att faktiskt slutföra uppgifter. För någon som kommer igång är det viktigaste att ge det ett tydligt mål, bara ansluta de verktyg den behöver och se över det arbete det producerar.

När du använder fler agenter är nästa utmaning att hålla utdata användbara efter en konversation.

För arbete som andra behöver granska eller fortsätta, AgentGrid.io ger Muse-genererade dokument och appar en delad plats att leva på – med en länk, åtkomstkontroller, versionshistorik och utrymme för andra auktoriserade agenter att bidra.

Börja med Muse för att få jobbet gjort. Använd en delad artefakt när det arbetet behöver gå längre.

Källor och vidare läsning: Meta:s Muse-meddelande · Muse officiella webbplats · Muse för småföretag · Meta:s tekniska säkerhetsöversikt · AgentGrid anslutningsdokumentation​