Muse AI: Was es ist, wie man es verwendet und was es kann19 min read

Muse AI ist der persönliche KI-Agent von Meta, der dafür konzipiert ist, Aufgaben für Sie zu erledigen, anstatt nur Fragen zu beantworten. Sie können es bitten, ein Thema zu recherchieren, ein Projekt zu organisieren, Erinnerungen zu verwalten, Dokumente zu entwerfen, mit Websites zu interagieren oder mit verbundenen Apps zu arbeiten. Bei längeren Aufgaben kann Muse im Hintergrund weiterarbeiten und zurückkehren, wenn es ein Update gibt oder Ihre Genehmigung benötigt.

Meta brachte Muse im September 2026 auf den Markt. Es läuft auf einem dedizierten Cloud-Computer namens Muse Sichere VM, mit einem Browser und einer Linux-Umgebung. Das gibt ihm die Möglichkeit, im Web aktiv zu werden und nicht nur Text zu generieren.

Wenn Sie sich fragen, was Muse eigentlich kann, wie man anfängt und ob man ihm echte Arbeit anvertrauen kann, deckt dieser Leitfaden das Wesentliche ab. Außerdem zeigen wir, wie man mit Muse erstellte Dokumente und Apps teilt und wie man die Arbeit zwischen KI-Agenten übergibt AgentGrid.io.

Was ist Muse AI?

​Muse ist ein persönlicher KI-Agent von Meta. Sein Hauptzweck besteht darin, eine Anfrage oder ein Ziel in abgeschlossene Aktionen umzuwandeln.

Beispielsweise könnte ein Chatbot erklären, wie man eine Produkteinführung plant. Muse kann dabei helfen, Mitbewerber zu recherchieren, einen Entwurf eines Einführungsplans zu erstellen, Ihren Kalender zu überprüfen und Folgeaufgaben mithilfe der Apps vorzubereiten, für die Sie eine Zugriffsberechtigung erteilt haben.

Drei Dinge unterscheiden Muse von einem herkömmlichen KI-Chat-Erlebnis:

• Es kann Maßnahmen ergreifen. Muse nutzt einen Browser und verbundene Dienste, um Aufgaben wie das Ausfüllen von Formularen, das Erstellen von Dokumenten oder das Verwalten von Buchungen zu erledigen.
• Es kann weiterarbeiten. Unterstützte Aufgaben und Überwachung können fortgesetzt werden, nachdem Sie die App geschlossen haben; Muse kann mit Ergebnissen, Erinnerungen oder Genehmigungsanfragen zurückkommen.
• Es kann den Kontext im Laufe der Zeit nutzen. Muse ist so konzipiert, dass es sich Ziele und relevante Details merkt, die Sie mitteilen, sodass es bei laufenden Projekten helfen kann, anstatt jedes Gespräch als Neuanfang zu betrachten.

Sie kommunizieren auf natürliche Weise damit, ähnlich wie Sie jemandem eine Nachricht senden. Sie beschreiben, was Sie erreichen möchten, und erteilen ihm die Erlaubnis, die benötigten Werkzeuge zu verwenden.

Aus diesem Grund nennt Meta Muse a persönlicher KI-Agent, nicht nur ein Chatbot. Metas Einführung in Muse erklärt den Unterschied.

Was kann Muse AI? Praxisbeispiele

Muse ist sowohl für alltägliche Aufgaben als auch für anspruchsvollere Arbeiten konzipiert. Hier sind einige Beispiele dafür, was Sie ausprobieren sollten.

1. Informationen recherchieren und zusammenfassen

Bitten Sie Muse, Produkte zu vergleichen, einen Markt zu untersuchen, Quellen zu sammeln oder eine allgemeine Frage in einen strukturierten Bericht umzuwandeln.

Aufforderung zum Ausprobieren:

Erforschen Sie fünf KI-Tools, die Produktteams beim Erstellen von Prototypen unterstützen. Vergleichen Sie ihre Kernfunktionen, Preise und Einschränkungen. Erstellen Sie einen Bericht mit Quelllinks und empfehlen Sie, für welche Teamtypen die einzelnen Tools geeignet sind.

Muse kann Informationen sammeln und den Bericht erstellen. Dennoch sollten Sie wichtige Fakten und Zahlen prüfen, bevor Sie diese in eine Entscheidung einfließen lassen.

2. Verwalten Sie Zeitpläne, Erinnerungen und Routineaufgaben

Muse kann mit kompatiblen Kalendern, E-Mail-Diensten und anderen verbundenen Apps arbeiten, sofern Sie den Zugriff genehmigen. Es kann dabei helfen, Terminkonflikte zu erkennen, Erinnerungen vorzubereiten oder eine wiederkehrende Aufgabe zu überwachen.

Aufforderung zum Ausprobieren:

Schauen Sie sich meinen Kalender für nächste Woche an. Identifizieren Sie Terminkonflikte und Fristen und schlagen Sie eine realistische Prioritätenliste vor. Ändern Sie keine Ereignisse ungefragt.

3. Durchsuchen Sie Websites und führen Sie Aktionen aus

Der Browser von Muse ist mehr als eine Quelle für Suchergebnisse. Der Agent kann mit Seiten interagieren, Formulare ausfüllen und bei der Vervollständigung von Web-Workflows helfen.

Beispielsweise können Sie es bitten, Reiseoptionen zu vergleichen, Informationen von mehreren Websites zu sammeln oder ein Online-Formular zur Überprüfung vorzubereiten. Für Käufe und andere sensible Aktionen ist möglicherweise Ihre ausdrückliche Zustimmung erforderlich.

4. Erstellen Sie Dokumente und andere Inhalte

Muse kann Berichte, Vorschläge, Projektbeschreibungen, Inhaltskalender und anderes strukturiertes Material entwerfen. Meta zählt auch die Bilderzeugung zu seinen Fähigkeiten.

Aufforderung zum Ausprobieren:

Erstellen Sie ein Produktanforderungsdokument für ein einfaches Kundenfeedback-Dashboard. Fügen Sie das Benutzerproblem, Anforderungen, User Stories und eine Akzeptanz-Checkliste hinzu. Verwenden Sie klare Markdown-Überschriften.

Ein nützliches Dokument ist oft nur der Anfang. Möglicherweise sind eine Überprüfung, Änderungen oder eine Übergabe an einen anderen Agenten erforderlich. Wir werden diesen Arbeitsablauf weiter unten behandeln.

5. Helfen Sie mit, ein kleines Unternehmen zu führen

Meta bietet auch Muse für kleine Unternehmen, mit Funktionen und Konnektoren für Geschäftsabläufe: Marketingpläne, Kampagnenanalyse, Kundenantworten, Verkaufsnachverfolgungen und Produktseiten.

Eine besonders nützliche Funktion für Vermarkter ist die Verbindung zu Facebook-Seiten, professionelle Instagram-Kontoanalysen und Meta-Werbekonten. Laut Meta kann Muse diesen Kontext nutzen, um die Stimme Ihrer Marke kennenzulernen, zu verstehen, wonach Kunden fragen, herauszufinden, was in Ihren Anzeigen und Inhalten funktioniert, und Verbesserungen zu entwerfen. Es lässt sich auch mit Tools wie Canva, Klaviyo, Shopify, Notion und Figma verbinden. Der genaue Zugriff hängt von Ihren Kontoberechtigungen ab.

Siehe Ankündigung von Meta zum Muse für kleine Unternehmen und die offizielle Produktseite.

Wie funktioniert Muse AI?

Muse kombiniert ein KI-Modell mit einem persistenten virtuellen Computer und Zugriff auf zugelassene Tools.

Der Computer wird aufgerufen Muse Sichere VM. Laut Meta umfasst es einen Browser, Dateien, Verarbeitungsressourcen und eine isolierte Linux-Umgebung, in der Muse Tools ausführen und benutzerdefinierte Fähigkeiten entwickeln kann. Dies hilft ihm, mehrstufige Aufgaben auszuführen, die ein reiner Text-Chatbot nicht alleine erledigen kann.

Muse kann auch damit arbeiten Anschlüsse: Integrationen, die es ermöglichen, Informationen zu lesen oder zulässige Aktionen in anderen Diensten auszuführen.

Wenn Sie Muse eine Aufgabe erteilen, kann es Schritte planen, die relevanten Tools verwenden und zurückmelden. Einige Aktionen erfolgen automatisch innerhalb des von Ihnen gewährten Zugriffs. andere lösen eine Erlaubnisanfrage aus.

Meta beschreibt eine separate Sicherheitskomponente namens Wächter das externe Aktionen und Netzwerkanfragen prüft. Dies ist eine Sicherheitsmaßnahme und keine Garantie dafür, dass der Muse niemals einen Fehler macht.

Eine technische Erklärung finden Sie unter Wie Meta Sicherheit in Muse integriert hat.

So verwenden Sie Muse AI: Schritt für Schritt

Sie müssen kein Entwickler sein, um loszulegen.

Schritt 1: Öffnen Sie Muse

Besuchen Sie muse.ai und folgen Sie den Anmelde- oder Downloadanweisungen. Meta unterstützt Muse über seine App- und Web-Erlebnisse und beschreibt auch die Verwendung über WhatsApp.

Verfügbarkeit ist wichtig: In den aktuellen Muse-Informationen für Kleinunternehmen von Meta ist der Zugang für Erwachsene ab 18 Jahren in den USA und Kanada aufgeführt. Die unterstützten Regionen und Plattformen können sich ändern. Überprüfen Sie daher die offizielle Website Ihres Kontos.

Schritt 2: Beginnen Sie mit einer klaren Aufgabe

Wählen Sie eine Aufgabe mit einem beobachtbaren Ergebnis. Anstatt zu fragen: „Helfen Sie mir beim Marketing“, versuchen Sie Folgendes:

Analysieren Sie die Positionierung dieser drei Wettbewerber. Erstellen Sie ein einseitiges Briefing mit ihren Zielgruppen, Unterscheidungsmerkmalen und Kernbotschaften. Fügen Sie Quelllinks hinzu.

Eine nützliche Muse-Eingabeaufforderung definiert normalerweise das Ziel, die Eingabe oder den Kontext, die erwartete Ausgabe und alles, was der Agent nicht tun darf.

Schritt 3: Apps bei Bedarf verbinden

Wenn die Aufgabe E-Mails, Dateien, Kalender oder einen anderen Dienst erfordert, öffnen Sie die Connector-Einstellungen von Muse und autorisieren Sie die entsprechende Integration.

Beginnen Sie mit der kleinsten Zugriffsmenge, mit der die Aufgabe erledigt werden kann. Das Lesen eines Kalenders unterscheidet sich von der Erlaubnis, ihn zu bearbeiten. Das Verfassen einer E-Mail unterscheidet sich vom Versenden.

Schritt 4: Überprüfen Sie den Fortschritt und die Genehmigungen

Muse kann vor dem Senden von Informationen, dem Tätigen eines Kaufs oder dem Ergreifen einer anderen sensiblen Aktion eine Genehmigung einholen. Überprüfen Sie genau, was es vorschlägt.

Überprüfen Sie für Recherchen und Dokumente Quellen, Berechnungen und Schlussfolgerungen. Bestätigen Sie bei Webaufgaben, dass die Aktion tatsächlich stattgefunden hat, anstatt sich auf einen Plan oder einen unvollendeten Versuch zu verlassen.

Schritt 5: Entscheiden Sie, was mit dem Ergebnis geschehen soll

Bei einigen Ausgaben handelt es sich um einmalige Antworten. Andere werden zu Arbeiten, die ein Kollege oder ein anderer Agent überprüfen, bearbeiten oder wiederverwenden muss.

Für diese ist es oft nützlicher, die Arbeit als Dokument oder App mit einem stabilen Link zu speichern, als sie in der ursprünglichen KI-Konversation zu belassen.

Fünf Muse-Eingabeaufforderungen, die einen Versuch wert sind

Diese Beispiele helfen Ihnen, verschiedene Teile des Workflows von Muse kennenzulernen. Passen Sie sie an Ihre eigenen Daten und die von Ihnen verbundenen Dienste an.

Wettbewerbsforschung

Vergleichen Sie vier Wettbewerber in [Kategorie]. Verwenden Sie nach Möglichkeit aktuelle Primärquellen. Erstellen Sie eine Markdown-Tabelle mit Positionierung, Preisgestaltung, Zielkunden und wichtigen Unterscheidungsmerkmalen. Markieren Sie alles, was Sie nicht überprüfen konnten.

Besprechungsvorbereitung

Überprüfen Sie mein bevorstehendes Treffen mit [Unternehmen]. Fassen Sie die relevanten E-Mails und Dokumente zusammen, auf die ich Zugriff habe, schlagen Sie fünf Fragen vor und entwerfen Sie eine kurze Agenda. Senden Sie es noch nicht.

Automatisierung persönlicher Aufgaben

Verfolgen Sie den Preis von [Produkt] und teilen Sie mir mit, ob er unter [Budget] fällt. Geben Sie den Händler und den Gesamtpreis an, wenn Sie mich benachrichtigen.

Ein wiederverwendbares Geschäftsdokument

Erstellen Sie auf Grundlage dieser Hinweise eine Checkliste für das Kunden-Onboarding. Organisieren Sie es in Phasen, geben Sie Eigentümer und Abschlusskriterien an und formatieren Sie es als Markdown, damit das Team es später bearbeiten kann.

Eine kleine App-Idee

Entwerfen Sie ein übersichtliches Dashboard zur Verfolgung wöchentlicher Marketingexperimente. Definieren Sie die Datenfelder, Hauptbildschirme und Benutzerinteraktionen. Wenn Ihre aktuellen Tools die Generierung einer funktionierenden App unterstützen, erstellen Sie die Projektdateien. Andernfalls erstellen Sie eine umsetzungsfertige Spezifikation.

Das letzte Beispiel unterscheidet bewusst das Schreiben einer Spezifikation vom erfolgreichen Generieren einer laufenden Anwendung.

Muse AI für Marketing: Anwendungsfälle für Facebook, Instagram und Meta-Anzeigen

Muse für kleine Unternehmen verbindet sich mit Ihre professionellen Instagram-Kontoanalysen, Facebook-Seiten und Meta-Werbekonten. Dies ist ein wichtiger Unterschied dazu, einen allgemeinen Chatbot nach Marketingideen zu fragen: Muse kann autorisierte Informationen über Ihre Marke und Kampagnen verwenden. Als Beispielaufgaben hebt Meta ausdrücklich die Analyse der Anzeigenleistung, die Verbesserung von Inhalten und die Ausarbeitung bevorstehender Kampagnen hervor.

Muse verfügt außerdem über einen Webbrowser, mit dem Sie öffentlich zugängliche Inhalte recherchieren können. Aber die Geschäftsintegrationen Gewähren Sie Muse nicht automatisch Zugriff auf private Facebook-Gruppen, eingeschränkte Instagram-Kommentare oder private Leistungsdaten von Wettbewerbern.

1. Finden Sie die Sprache heraus, die Kunden tatsächlich verwenden

Kundenforschung ist überzeugender, wenn sie mit echten Beiträgen und Kommentaren beginnt und nicht mit von der KI erfundenen Personas. Geben Sie Muse bestimmte öffentliche oder autorisierte Facebook-Gruppen, Instagram-Konten und Diskussionsthemen zur Untersuchung an.

Aufforderung zum Ausprobieren:

Ich verkaufe [Produkt] an [Zielkunden] und löse damit [Problem]. Sehen Sie sich diese öffentlich zugänglichen oder autorisierten Facebook-Gruppen und Instagram-Konten an: [Links]. Finden Sie bis zu 30 echte Zitate zu dem Problem, mit einer Quelle URL für jedes Zitat. Unterteilen Sie die Sprache in Frustrationen, gewünschte Ergebnisse, Einwände und Dinge, die die Leute bereits versucht haben. Schlagen Sie zehn Haken vor, die ihren Wortlaut widerspiegeln. Wenn Sie nicht auf eine Quelle zugreifen können, sagen Sie es mir – erfinden Sie keine Zitate und behaupten Sie nicht, Sie hätten private Inhalte gesehen.

Kann Muse jede Facebook-Gruppe lesen? Ein solcher flächendeckender Zugang wurde nicht bestätigt. Ob dies funktioniert, hängt davon ab, was die jeweilige Gruppe und das Konto Muse anzeigen lassen. Überprüfen Sie die zurückgegebenen URLs und verwenden Sie Anführungszeichen verantwortungsvoll.

2. Erstellen Sie ein wöchentliches Werbebriefing für die Konkurrenz

Die Meta-Anzeigenbibliothek ermöglicht es Nutzern, öffentlich verfügbare Anzeigeninformationen zu durchsuchen. Sie können Muse bitten, die sichtbaren Anzeigen der Wettbewerber dort zu überprüfen, wo der Browser darauf zugreifen kann, und diese kreativen Muster dann mit den Daten Ihres eigenen verbundenen Anzeigenkontos zu vergleichen.

Aufforderung zum Ausprobieren:

Suchen Sie in der Meta-Anzeigenbibliothek nach aktiven Anzeigen von [Namen der Mitbewerber]. Notieren Sie für jede sichtbare Anzeige die Überschrift, das Angebot, das Format, das Startdatum und die Quelle URL. Analysieren Sie separat mein verbundenes Meta-Werbekonto, um herauszufinden, welche Nachrichten und Formate am besten funktionieren. Schlagen Sie fünf Experimente für unsere nächste Kampagne vor. Schließen Sie nicht den ROAS der Konkurrenz aus der Anzeigensichtbarkeit ab, ändern Sie keine Budgets und veröffentlichen Sie keine Anzeigen.

Die Anzeige eines Mitbewerbers erscheint in der Bibliothek nicht Beweis dafür, dass die Anzeige konvertiert. Und die Fähigkeit von Muse, Einträge zu prüfen, kann je nach Zugriffskontrolle variieren.

3. Überwachen Sie Veränderungen und setzen Sie die Forschung in die Tat um

Muse kann an laufenden Aufgaben arbeiten. Bitten Sie das Unternehmen, zugängliche Quellen noch einmal zu durchsuchen und ein Marketing-Briefing zu senden, in dem hervorgehoben wird, was sich geändert hat, anstatt die gleiche Recherche zu wiederholen.

Aufforderung zum Ausprobieren:

Besuchen Sie jeden Montag erneut die zugänglichen öffentlichen Anzeigen und sozialen Konten von Mitbewerbern in dieser Liste: [Links]. Beachten Sie neu sichtbare Anzeigen, Nachrichtenverschiebungen und wiederkehrende Kundenfragen aus der Vorwoche. Fügen Sie Beweislinks hinzu und kennzeichnen Sie alles, auf das Sie keinen Zugriff haben. Bereiten Sie einen kurzen Bericht mit drei zu berücksichtigenden Experimenten vor. Veröffentlichen Sie keine Inhalte und geben Sie kein Geld ohne Genehmigung aus.

Wo AgentGrid passt: Sobald Muse eine Nachrichtendatenbank oder ein wöchentliches Wettbewerber-Briefing erstellt hat, speichern Sie es als freigegebenes AgentGrid-Dokument. Ihr Marketingteam kann dasselbe Artefakt überprüfen und ein anderer autorisierter Agent kann die Erkenntnisse in eine Landingpage, einen Inhaltsplan oder eine App umwandeln. Die Recherche wird zu einer gemeinsamen Arbeit, anstatt in einem Gespräch zu bleiben.

Ist Muse AI sicher? Datenschutz und Einschränkungen

Einem KI-Agenten Zugriff auf Apps und Konten zu gewähren, ist eine größere Entscheidung, als ihn zur Beantwortung einer Frage zu verwenden.

Laut Meta läuft Muse in einer isolierten virtuellen Maschine, trennt gespeicherte Anmeldeinformationen vom Agenten, ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Konnektoren und verwendet Genehmigungsprüfungen für vertrauliche Aktionen. Meta gibt außerdem an, dass Muse-Gespräche nicht mit seinen Werbesystemen geteilt werden und bietet Kontrolle darüber, ob Interaktionen zum Trainieren seiner KI-Modelle verwendet werden.

Diese Schutzmaßnahmen sind nützlich, beseitigen jedoch nicht jedes Risiko. Muse kann Anweisungen falsch verstehen, auf falsche Informationen stoßen oder in komplexen Arbeitsabläufen Fehler machen. Eine verbundene App kann auch vertrauliche Daten enthalten, die Sie nicht für die Aufgabe verwenden wollten.

Ein sinnvoller Ausgangspunkt besteht darin, nur das Notwendige zu verbinden, Berechtigungen zu überprüfen, Muse zu bitten, Entwürfe vor dem Senden oder Veröffentlichen vorzubereiten und wichtige Ergebnisse zu überprüfen. Befolgen Sie bei vertraulichen oder risikoreichen Arbeiten die Datenverarbeitungsregeln Ihrer Organisation.

Lesen Sicherheitserklärung von Meta und die in Ihrem eigenen Muse-Konto angezeigten Berechtigungen.

Kann Muse AI Code schreiben oder ein Terminal verwenden?

Muse hat Zugriff auf eine Linux-basierte Umgebung mit Shell- und Befehlszeilenfunktionen. In der technischen Dokumentation von Meta heißt es, dass es Code kompilieren und benutzerdefinierte Tools oder Konnektoren für Dienste erstellen kann, die APIs oder CLIs verfügbar machen.

Das bedeutet nicht, dass jeder Codierungsworkflow ohne Einrichtung funktioniert. Möglicherweise muss ein bestimmtes Tool installiert werden, der Netzwerkzugriff erfordert möglicherweise eine Genehmigung und einige Aktionen können durch die Sicherheitskontrollen von Muse eingeschränkt sein.

Es ist auch nützlich, zu unterscheiden Muse, der persönliche KI-Agent von Meta, von Muse-Code, das separate codierungsorientierte Produkt von Meta.

Bei Projekten, die generierten Code beinhalten, können Sie Muse bitten, Dateien zu erstellen, verfügbare Befehle auszuführen oder ein Projekt vorzubereiten, das ein anderer Codierungsagent fortsetzen kann.

Muse+Agent Grid: So teilen Sie mit Muse erstellte Dokumente und Apps

Ein Bericht, ein Markdown-Dokument oder eine kleine Anwendung startet möglicherweise in Muse, aber die nächste Person, die es benötigt, verwendet Muse möglicherweise überhaupt nicht.

Stellen Sie sich diesen Arbeitsablauf vor: Muse recherchiert einen neuen Markt und schreibt einen Bericht. Ein Teamkollege muss es überprüfen. Später benötigt ein Coding-Agent dieselben Erkenntnisse, um ein Dashboard zu erstellen.

Das Senden des Chat-Transkripts ist nicht ideal: Der nützliche Inhalt wird mit Anweisungen und dem Gesprächsverlauf vermischt. Durch das Kopieren von Dateien zwischen Tools können auch mehrere Versionen erstellt werden.

​AgentGrid.io, gebaut von Anima, ist ein gemeinsamer Arbeitsbereich für Dokumente, Apps und andere Artefakte, die von Menschen und KI-Agenten erstellt wurden.

Jedes Artefakt verfügt über einen stabilen Link und einen Versionsverlauf. Personen und autorisierte Agenten können mit demselben Artefakt arbeiten, anstatt zwischen Gesprächen Kopien weiterzugeben.

Dies ist besonders nützlich, wenn Sie Folgendes möchten:

• Teilen Sie ein mit Muse generiertes Dokument mit jemandem, der Muse nicht verwendet.
• Gewähren Sie Teamkollegen Zugriff auf eine App oder einen Bericht, ohne sie öffentlich zu machen.
• Lassen Sie einen anderen KI-Agenten die gleiche Arbeit lesen und aktualisieren.
• Bewahren Sie zugehörige Dokumente und Apps in einem Arbeitsbereich auf, auf den autorisierte Agenten zugreifen können.

Sie können Artefakte behalten privat. Je nachdem, welche Zusammenarbeit Sie benötigen, können Sie einen Gast zu einem bestimmten Artefakt einladen, jemandem Zugriff auf dessen Arbeitsbereich gewähren oder ihn Ihrem Team hinzufügen. Das Veröffentlichen einer öffentlichen Website ist eine separate, explizite Aktion.

So verbinden Sie Muse mit AgentGrid über die CLI von Anima

Die Befehlszeilenfunktionen von Muse bieten einen Weg zur direkten Verbindung mit AgentGrid, ohne mit einem manuellen Kopier- und Einfüge-Workflow beginnen zu müssen.

AgentGrid bietet die Anima CLI, das Anmeldung, Workspace-Erkennung, Artefakterstellung oder -import sowie Aktualisierungen unterstützt.

Die folgenden Befehle werden von AgentGrid dokumentiert. Allerdings haben wir den vollständigen Ablauf innerhalb einer Live-Muse-Sitzung nicht unabhängig überprüft. Für Muse muss möglicherweise Node.js oder npm installiert sein, und seine Netzwerk- und Berechtigungskontrollen müssen die Einrichtung zulassen.

Schritt 1: Bitten Sie Muse, eine Verbindung herzustellen

Fügen Sie dies in Muse ein:

Ich möchte AgentGrid verwenden, um die von uns erstellten Dokumente und Apps zu speichern und zu teilen. Überprüfen Sie, ob Node.js und npx in Ihrer Umgebung verfügbar sind. Wenn ja, laufen Sie npx @animaapp/cli@latest login. Geben Sie mir den Verifizierungscode URL und den Code, damit ich den Zugriff genehmigen kann. Veröffentlichen Sie nichts öffentlich.

Wenn npx nicht verfügbar ist, bitten Sie Muse, das Fehlende zu melden und die Genehmigung einzuholen, bevor Sie etwas installieren.

Schritt 2: Genehmigen Sie seine Identität und seinen Zugriff

Die CLI sollte einen Verifizierungscode URL und einen Funktionscode zurückgeben. Öffnen Sie URL und genehmigen Sie die Verbindung.

AgentGrid verleiht jedem verbundenen Agenten seine eigene Identität sowie den von Ihnen autorisierten Arbeitsbereichszugriff und die von Ihnen autorisierten Funktionen. Sie müssen Muse Ihr Passwort nicht mitteilen.

Schritt 3: Überprüfen Sie die Verbindung

Bitten Sie Muse, Folgendes auszuführen:

bash
npx @animaapp/cli@latest workspaces

Hier werden die AgentGrid-Arbeitsbereiche aufgelistet, auf die es zugreifen kann. Stellen Sie sicher, dass der vorgesehene Arbeitsbereich angezeigt wird und Muse über die Berechtigung verfügt, dort Artefakte zu erstellen oder zu aktualisieren.

Schritt 4: Erstellen Sie ein Artefakt

Speichern Sie einen mit Muse generierten Markdown-Bericht in einem lokalen Ordner mit einer MD-Datei. Bitten Sie dann Muse, diesen Ordner in den von Ihnen gewählten Arbeitsbereich zu importieren.

Der dokumentierte CLI-Befehl lautet:

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

Ersetzen <workspace-id> mit der vom zurückgegebenen ID Arbeitsbereiche Befehl.

Bei einem unterstützten Web-App-Projekt kann die CLI stattdessen einen Projektordner als App-Artefakt importieren, vorausgesetzt, das Projekt verfügt über den erwarteten Einstiegspunkt.

Nach erfolgreicher Erstellung sollte Muse das AgentGrid-Artefakt URL zurückgeben. Öffnen Sie es, um das Ergebnis zu überprüfen.

Siehe die AgentGrid-Verbindungsanleitung und Anima CLI-Dokumentation für die aktuellen Befehle.

Wenn Sie die CLI nicht verwenden können

Sie können weiterhin ein Dokument- oder App-Artefakt in AgentGrid erstellen und die unterstützte Muse-Ausgabe selbst einbinden. Dies ist ein Fallback, nicht der einzige Workflow.

Ein offizieller Muse-Verzeichnis-Connector ist ein separater Verteilungspfad; Gehen Sie nicht davon aus, dass eines installiert ist, nur weil Muse die CLI unterstützt.

So arbeiten Sie mit Muse und mehreren KI-Agenten am selben Projekt

Eines der nützlicheren Muster besteht darin, verschiedenen Agenten zu erlauben, zu einem gemeinsamen Satz von Dokumenten und Apps beizutragen.

Zum Beispiel:

Muse – Forschung: Bitten Sie Muse, einen Markt zu untersuchen und einen Bericht als Markdown-Artefakt in AgentGrid zu speichern.

Ein Codierungsagent – Implementierung: Verbinden Sie Claude Code, Codex oder einen anderen unterstützten Agenten mit demselben autorisierten Arbeitsbereich. Bitten Sie es, das Forschungsartefakt als Kontext zu verwenden und ein funktionierendes Dashboard zu erstellen.

Ein zweiter Agent – Rezension: Bitten Sie einen anderen verbundenen Agenten, das Dashboard oder den Bericht zu überprüfen, Verbesserungen vorzuschlagen und das entsprechende Artefakt zu aktualisieren.

Ihr Team – Entscheidungen: Laden Sie die relevanten Personen ein, die Artefakte zu überprüfen, Feedback zu hinterlassen und die Arbeit fortzusetzen.

Mit den richtigen Berechtigungen können diese Agenten auf die im Arbeitsbereich verfügbaren Artefakte zugreifen. Jeder verbundene Agent hat seine eigene Identität und Aktualisierungen werden im Artefaktverlauf aufgezeichnet.

Wichtig: Durch die gemeinsame Nutzung eines Arbeitsbereichs werden nicht automatisch alle privaten Gespräche oder Anweisungen zwischen Agenten übertragen. Ihr gemeinsamer Kontext sind die Dokumente und Apps, auf die sie tatsächlich zugreifen können. Teilen Sie jedem Agenten mit, welches Artefakt er verwenden soll, und bestätigen Sie seine Berechtigungen, bevor Sie eine Bearbeitung anfordern.

Das ist der praktische Unterschied zwischen mehrere Agenten arbeiten getrennt und Mehrere Agenten tragen zur gemeinsamen Arbeit bei.

Letzte Gedanken

Muse ist interessant, weil es die KI von der Beantwortung von Fragen zur tatsächlichen Erledigung von Aufgaben bewegt. Für jemanden, der anfängt, ist es am wichtigsten, ein klares Ziel vorzugeben, nur die benötigten Tools anzuschließen und die geleistete Arbeit zu überprüfen.

Wenn Sie mehr Agenten einsetzen, besteht die nächste Herausforderung darin, die Ergebnisse über ein Gespräch hinaus nützlich zu halten.

Für Arbeiten, die andere überprüfen oder fortsetzen müssen, AgentGrid.io gibt Muse-generierten Dokumenten und Apps einen gemeinsamen Ort zum Leben – mit einem Link, Zugriffskontrollen, Versionsverlauf und Raum für Beiträge anderer autorisierter Agenten.

Beginnen Sie mit Muse, um die Arbeit zu erledigen. Verwenden Sie ein gemeinsames Artefakt, wenn diese Arbeit weitergehen muss.

Quellen und weiterführende Literatur: Metas Muse-Ankündigung · Offizielle Website von Muse · Muse für kleine Unternehmen · Technische Sicherheitsübersicht von Meta · AgentGrid-Verbindungsdokumentation​