OpenAI dots kontra Meta Muse: czyj komputer, czyje klucze, czyja zgoda

Strona OpenAI poświęcona dots, opublikowana 29 września 2026 r., nazywa je „agentami zawsze włączonymi” i podaje, że działają dzięki GPT-6 Astra. Strona Meta poświęcona Muse, przeczytana 24 października 2026 r., nazywa Muse osobistym agentem, który „poznaje ciebie i twoje cele, działając we wszystkich aspektach życia”. Jeśli odrzeć to z tonu, oba produkty oferują to samo: coś, co nadal działa po zamknięciu laptopa, pamięta, co mu powiedziałeś, i działa w twoim imieniu w aplikacjach, których już używasz. Tym, co je różni, nie jest sama oferta. Jest to infrastruktura pod spodem — a właśnie w tej infrastrukturze strony stają się nierówne: na czyim komputerze działa agent, skąd masz do niego dostęp, kto ostatecznie trzyma twoje hasła i twoją kartę, co musi się stać, zanim podejmie działanie, co każda firma mówi o twoich danych i co którakolwiek z firm jest gotowa poddać pomiarom. W przypadku kilku z tych pytań uczciwa odpowiedź brzmi: nic nie opublikowano, a to porównanie zaznacza te luki, zamiast je zakrywać.

Jedna nazwa modelu — i strona, która odmawia jej podania

OpenAI podaje nazwę tego, co odpowiada za rozumowanie. Dots są „napędzane przez GPT-6 Astra” według strony opublikowanej 29 września 2026 r. Strona Muse firmy Meta, przeczytana 24 października 2026 r., opisuje, co robi agent i na czym działa, ale nie podaje nazwy modelu, który go napędza. To rzeczywista asymetria, a nie kaprys copywritingu, ponieważ model jest jedynym komponentem stosu agenta, który kupujący może niezależnie sprawdzić, wycenić i porównać. Wszystko inne na którejkolwiek ze stron jest twierdzeniem o zachowaniu; tylko jedna z dwóch firm wystawia na stół coś, co można nazwać.

Druga asymetria to kształt oferty. OpenAI twierdzi, że dots są wdrażane „w planach Pro, Business Premium i Enterprise na kwalifikujących się rynkach”, i pokazuje podgląd wyspecjalizowanych dots z własną tożsamością do zarządzania dostępem, sprzętem udostępnianym przez IT i głębokimi integracjami z systemami referencyjnymi firmy, wymieniając integrację z Microsoft Agent 365. Strona Meta jest zbudowana wokół indywidualnych Muses — historie twórców przedstawiają cztery z nazwy: Pumpkin, Lux, AunTEY i Mango — plus Muse dla małych firm opisanego jako „zbiór nowych umiejętności i konektorów”. Żadna ze stron nie publikuje ceny. W przypadku obu produktów cena samego agenta nie jest publikowana, więc jakiekolwiek porównanie kosztów, którego czytelnik mógłby chcieć, jest dziś niedostępne.

Co uruchamia agenta

To najwyraźniejsza opublikowana różnica między tymi dwoma produktami i dotyczy ona pieczy nad maszyną, a nie jej możliwości.

OpenAI dots. Strona dots mówi, że każdy dot działa na własnym komputerze w chmurze oraz że Twój komputer i jego zawartość pozostają oddzielone, chyba że zdecydujesz się go podłączyć. To zdanie robi trzy rzeczy: umieszcza pracę gdzie indziej niż na Twoim laptopie, obiecuje oddzielenie domyślnie i czyni połączenie z Twoją własną maszyną wyraźnym wyborem. To także pozwala stronie opisywać dot jako pracujący nad realizacją Twoich celów przez całą dobę, bez proszenia Twojego komputera, by pozostawał włączony.

Meta Muse. Muse obejmuje „bezpieczny komputer z przeglądarką współdzieloną przez Ciebie i Twojego agenta”. Sformułowanie „współdzieloną przez Ciebie i Twojego agenta” robi tu całą robotę. Nie jest to przedstawiane jako maszyna należąca do agenta i stojąca osobno, z dala od Ciebie; to wspólna powierzchnia, a przeglądarka jest częścią opisu, a nie dodatkiem.

Gdzie kończą się strony. Meta nie ujawnia, gdzie fizycznie znajduje się ten współdzielony komputer — na Twoim Macu, na serwerach Meta czy gdzie indziej — ani nie ujawnia, co dzieje się z jego zawartością, gdy agent jest bezczynny. OpenAI nie ujawnia specyfikacji komputera w chmurze, który otrzymuje dot, ani nie ujawnia przydziału na dot. Te szczegóły nie są publikowane po żadnej ze stron i mają większe znaczenie, niż się wydaje: decydują o tym, ile pracy agent może naprawdę podjąć, zanim zacznie przekazywać zadania z powrotem Tobie.

Jak obsługiwane są poświadczenia

Te dwie strony chronią Twoje logowanie przed różnymi podmiotami, a to jest najbardziej użyteczne rozróżnienie w każdej z obu sekcji bezpieczeństwa.

OpenAI dots. W przypadku logowania się do obsługiwanych witryn dots „mogą używać zapisanych haseł bez ujawniania ich modelowi”. Stroną chronioną jest model: dot uwierzytelnia się, a sterujący nim model językowy nigdy nie widzi hasła. OpenAI nie publikuje, co się dzieje, gdy witryna nie ma zapisanego hasła, czy dot może utworzyć i zapisać nowe poświadczenie ani jak zapisane hasła są przechowywane i audytowane na komputerze samego dota. Nic z tego nie jest publikowane. Nie opublikowano też żadnych informacji o obsłudze kart: to, co dot może zrobić z metodą płatności, nie jest opublikowane na stronie dots.

Meta Muse. Dane logowania są przechowywane w „bezpiecznym magazynie poświadczeń, którego twój agent nie może odczytać”, a integracja z 1Password ma pojawić się „wkrótce”. Chronioną stroną jest tutaj agent. To inne twierdzenie niż w przypadku OpenAI: ogranicza to, co może odczytać sam agent, a nie tylko to, co widzi model. Meta zajmuje się również kartą. Przy finalizacji zakupu generowany jest jednorazowy numer karty, „aby prawdziwa karta nigdy nie była widoczna dla sprzedawcy ani twojego agenta”, a kwalifikujące się zakupy są objęte ochroną zakupów Link.

Czego nie mówi żadna z tych stron. Żaden z dostawców nie publikuje informacji o tym, co się dzieje, gdy poświadczenie zostanie unieważnione w trakcie wykonywania zadania, ani czy któremukolwiek z agentów można nakazać zapomnieć login, którego już użył. Tego też się nie publikuje, a właśnie takie pytania warto zadać przed przekazaniem konta, a nie po fakcie.

Gdzie do niego dotrzesz

OpenAI dots. Do dota można dotrzeć przez ChatGPT, Slacka lub Teams, a strona zachęca, by „wskoczyć na rozmowę głosową”, gdy chcesz omówić problem. Założenie projektowe jest dopasowane do środowiska pracy: agent pojawia się w narzędziach, które zespół już ma otwarte, zamiast wymagać od kogokolwiek instalowania kolejnego okna.

Meta Muse. Muse działa jako aplikacja Muse na urządzeniach mobilnych i komputerach Mac oraz bezpośrednio w WhatsAppie, a komunikat o pobraniu na stronie dotyczy Maca. Założenie projektowe ma formę rozmowy i charakter osobisty: to ten sam rodzaj czatu, jaki już prowadzisz z ludźmi, z agentem w środku.

Luki są swoimi lustrzanymi odbiciami. OpenAI nie publikuje, czy dots ma własną samodzielną aplikację; Meta nie publikuje, czy do Muse można dotrzeć z Slacka lub Teams. Ani jedno, ani drugie nie jest publikowane. To, co każda firma publikuje, to lista powierzchni, a lista powierzchni jest obietnicą dotyczącą tego, gdzie agent będzie dostępny, a nie stwierdzeniem, że lista jest kompletna. Traktuj obie jako częściowe z założenia.

Jak wygląda zatwierdzenie

OpenAI dots. Dots „zaczynają od wbudowanych reguł określających, kiedy działać samodzielnie, a kiedy prosić o zatwierdzenie”. Custom Rules pozwalają zezwolić na działanie, wymagać jego zatwierdzenia lub je zablokować. Przed działaniem, które mogłoby wpłynąć na Twoje konta lub udostępnić informacje, automatyczna weryfikacja sprawdza je pod kątem Twoich instrukcji, Twoich Custom Rules i wymogów bezpieczeństwa firmy, a następnie dzieli pracę na to, co może być kontynuowane, co wymaga zatwierdzenia i co musisz zrobić samodzielnie. Niektóre wrażliwe zadania, „takie jak zmiana hasła”, zawsze pozostają po Twojej stronie. Postępy, w tym praca w tle, są widoczne w Activity View, a monitorowanie może wstrzymać lub zatrzymać pracę dota. Strona jest też wyjątkowo bezpośrednia co do ograniczenia: „Dots wciąż mogą popełniać błędy, więc zawsze sprawdzaj pracę o istotnych konsekwencjach”.

Meta Muse. „Przeglądaj i zatwierdzaj działania Muse, zanim do nich dojdzie, takie jak wysyłanie e-maili i dokonywanie zakupów. Zobacz pełny ślad audytowy” wszystkiego, co agent zrobił i co planuje zrobić. Opublikowany obraz przedstawia kontrolę człowieka umieszczoną przed działaniem oraz zapis przechowywany po nim.

Gdzie leży osąd. OpenAI opisuje silnik reguł oraz automatycznego weryfikatora, z człowiekiem włączanym w zestaw wrażliwych zadań, które wymienia na przykładach. Meta opisuje weryfikację przez człowieka, ze ścieżką audytu jako dowodem. Żadna z firm nie publikuje pełnej listy działań, które zawsze wymagają człowieka. OpenAI podaje jako przykład zmianę hasła; Meta podaje e-maile i zakupy. Pełna lista „zawsze pytaj” lub odmów nie jest publikowana przez żadną ze stron, a to jest dokładnie ta lista, której chciałbyś mieć przed podjęciem decyzji, ile swobody dać agentowi.

Co każdy dostawca mówi o danych treningowych

OpenAI dots. Strona dots zawiera dwa pisemne zobowiązania. Treści z obszarów roboczych ChatGPT Business, Enterprise i Edu nie są wykorzystywane „domyślnie do ulepszania naszych modeli”, a OpenAI nie trenuje „bezpośrednio na proaktywnych badaniach ani na notatkach Twojego dota do samego siebie”. Drugie zobowiązanie obejmuje dwie kategorie materiałów generowanych przez agenta, które strona wymienia wprost; jest to węższa obietnica niż „nigdy nie trenujemy na Twoich danych” i bardziej konkretna.

Meta Muse. Oświadczenie o danych na stronie Muse dotyczy reklam: „Twoje rozmowy nie są udostępniane systemom reklamowym Meta”. To stwierdzenie dotyczy targetowania reklam, a nie trenowania modeli, i tych dwóch kwestii nie można stosować zamiennie. Na stronie czytanej 24 października 2026 r. nie podano, czy rozmowy z Muse są wykorzystywane do trenowania modeli.

Czytane obok siebie, różnica dotyczy tematyki. OpenAI odnosi się do trenowania i wskazuje, które dane przestrzeni roboczej oraz które materiały wygenerowane przez agentów są wykluczone. Meta odnosi się do reklam i mówi, że rozmowy pozostają poza systemem reklamowym. Żadne z tych zdań nie odpowiada na pytanie drugiej firmy, więc kupujący, któremu zależy na danych treningowych, otrzymuje odpowiedź z jednej strony, a lukę z drugiej. Luka ta nie jest zaprzeczeniem i nie należy jej tak odczytywać.

Co jest mierzone

Żadna z firm nie publikuje niezależnego benchmarku dla swojego agenta ani nie publikuje ceny. To pierwsze dwie liczby, po które sięgnąłby kupujący, a obie nie są publikowane.

To, co każda z nich publikuje, to instrumentacja. Activity View OpenAI pokazuje postępy, w tym prace w tle, a automatyczna weryfikacja decyduje, co będzie kontynuowane, dzięki czemu masz bieżący obraz tego, co robi dana kropka. Meta publikuje „kompletny ślad audytu” tego, co agent zrobił i co planuje zrobić. Oba są zapisami aktywności. Żaden nie jest pomiarem tego, jak często agent poprawnie wykonuje zadanie.

Pozostałe luki układają się w ten sam wzorzec. OpenAI nie publikuje limitu kropek na użytkownika ani datowanej listy rynków, które są dziś objęte usługą. Meta nie publikuje, który model napędza Muse, ani listy krajów. W przypadku OpenAI poziom planu to jedyny sygnał kosztowy na stronie i nie jest to cena za kropki. W przypadku Meta nie ma żadnego sygnału kosztowego. Praktyczna konsekwencja jest taka, że tych dwóch produktów nie można porównać pod względem możliwości ani kosztów na podstawie opublikowanych informacji. Można je porównać pod względem konstrukcji: gdzie znajduje się komputer, kto może odczytać poświadczenie, jaka brama stoi przed działaniem i do czego każde z przedsiębiorstw zobowiązuje się na piśmie w kwestii trenowania.

Co oznaczają luki, jeśli wybierasz

Te dwa produkty są nierówne w przeciwnych kierunkach. OpenAI publikuje nazwę modelu, model maszynowy, system reguł i wyłączenia treningowe, a pomija cenę i listę rynków. Meta publikuje projekt poświadczeń, mechanizm finalizacji zakupu i ścieżkę audytu, a pomija model i cenę. Jeśli Twoja decyzja zależy od tego, co odpowiada za rozumowanie, tylko jedna strona daje odpowiedź. Jeśli zależy od tego, co dzieje się z numerem Twojej karty przy finalizacji zakupu, znów tylko jedna strona daje odpowiedź. Żadna nie odpowiada na pytanie, które zwykle decyduje o zakupie, czyli ile to kosztuje.

Widać też różnicę w tym, co każda firma uznaje za ryzyko do rozwiązania. Strona dots jest zbudowana wokół tego, co agent może zrobić: badania w tle w trybie tylko do odczytu, zasady samodzielnego działania, automatyczny weryfikator, monitoring, który może zatrzymać pracę. Strona The Muse jest zbudowana wokół tego, co agent może zobaczyć: magazyn poświadczeń, którego nie może odczytać, numer karty, którego sprzedawca nigdy nie widzi, rozmowy trzymane poza systemem reklamowym. To dwa różne modele zagrożeń i prowadzą do dwóch różnych produktów.

• Zanim podłączysz cokolwiek do komputera agenta, zapytaj, gdzie fizycznie się on znajduje.

• Zapytaj, czy magazyn poświadczeń jest taki, który agent może odczytać, a nie tylko taki, który model może zobaczyć.

• Poproś o pełną listę działań, które zawsze wymagają Twojego zatwierdzenia, a nie o przykłady na stronie docelowej.

Gdy odpowiedzią jest cisza, zapisz ją jako nieopublikowaną i uwzględnij niepewność w decyzji. Dostawca, który nie opublikował limitu, nie obiecał go, a agent jest tylko tak bezpieczny, jak najmniejsza rzecz, na którą pozwala mu się bez pytania.

Jeśli potrzebujesz warstwy modelowej, a nie jednego z gotowych agentów, OrcaRouter udostępnia ponad 200 modeli przez jeden punkt końcowy zgodny z OpenAI i jeden klucz API, z automatycznym przełączaniem awaryjnym i 0% marży — po cenie z cennika dostawcy. Claude Opus 5.5 kosztuje 4,00 USD za milion tokenów wejściowych i 20,00 USD za milion tokenów wyjściowych, ma okno kontekstu 1 mln tokenów, a odczyty z pamięci podręcznej kosztują 0,20 USD za milion. Hostujemy modele, a nie aplikacje: dots i Muse nie są u nas dostępne.