据科技媒体macobserver报道，Meta推出的个人AI智能体Muse被发现存在一项信息暴露问题：在简单提示词下，Muse可将用户专属虚拟机中的大量Linux文件打包并返回。两名开发者Peter James和Jonny L. Saunders已分别独立复现该问题。
根据披露的信息，被导出的文件类型涵盖系统文件、应用模板、内部运行文档、Markdown与JSON文件等。这些文件可能暴露Muse的内部运行机制，涉及请求处理、记忆保存、服务连接和后台任务等环节。其中，agents/目录包含113份子智能体记录及JSONL追踪文件；约20份Markdown文档介绍了浏览器、连接器、支付、凭据、数据处理、语音、目标和定时任务等功能；研究人员还统计出约68个技能目录。
从功能覆盖范围看，Muse的能力已延伸至多个第三方服务与应用场景，包括Google Workspace、Meta社交应用、Outlook，以及旅行、购物、健康服务、家庭设备和媒体生成等。配置文件还提及Slack、Dropbox、Polymarket、Canva和Klaviyo等连接器。这意味着Muse在架构上并非单一对话工具，而是一个集成了多类外部服务调用能力的智能体系统。
Muse是Meta推出的个人AI智能体，可在云端虚拟机中处理文件、调用浏览器、连接电子邮件等外部服务，用户可通过移动应用或网页界面访问。其运行环境包含工作区文件、智能体工具及部分持久化数据，并由隔离机制限制对主机系统和外部网络的访问。此次被发现的问题，恰恰发生在这套隔离机制与文件访问权限的边界地带。
从技术层面看，该问题的核心在于智能体对自身运行环境的文件访问边界未能有效约束。当用户通过提示词触发特定操作时，Muse可能将本应局限于虚拟机内部的文件打包输出。对于企业级AI智能体而言，这类行为带来的风险不仅限于单个用户的文件泄露，还可能暴露智能体平台的内部架构信息，包括工具调用链路、连接器配置和后台任务调度方式。攻击者或研究者可据此推断系统的权限模型与数据流转路径。
值得注意的是，两名开发者独立复现该问题，说明其触发条件并不依赖特殊环境或罕见操作，而是具有一定的普遍性。对于正在快速推进AI智能体产品化的Meta而言，这一发现提示了云端智能体在隔离设计上的共性挑战：智能体需要访问文件、浏览器和外部服务以完成任务，但访问权限的粒度控制与输出过滤机制必须同步收紧。
截至发稿，Meta方面尚未就此事作出公开回应。该问题是否已被修复、是否影响所有Muse用户，以及是否存在实际被利用的案例，均有待进一步确认。对于企业服务与AI智能体赛道而言，此次事件再次表明，智能体的能力扩展与安全边界需要同步演进，尤其是在云端虚拟机与多服务连接器并存的架构下，文件访问控制与输出审查机制将成为产品能否进入企业市场的关键门槛之一。
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