Meta è entrata nella competizione degli agenti di coding AI. L'azienda ha lanciato ufficialmente Muse Code in beta, collocando lo strumento in diretta competizione con Claude Code di Anthropic e Codex di OpenAI. Gli agenti di coding basati su terminale sono diventati uno dei segmenti in più rapida evoluzione degli strumenti AI, poiché gli sviluppatori passano da assistenti in stile autocompletamento verso agenti capaci di svolgere attività di ingegneria in più fasi con supervisione limitata.

Basato sul modello Muse Spark 1.2, Muse Code è un agente di coding AI basato su terminale progettato per attività complesse di ingegneria del software. Gestisce pianificazione, modifiche al codice, test e coordinamento multi-agente tramite sotto-agenti persistenti in background, il tutto dalla riga di comando.

Prezzi pensati per battere la concorrenza

Il piano standard è prezzato a 1,25 dollari per milione di token in input e 4,25 dollari per milione di token in output tramite la Meta Model API. Un piano "contributor" costa circa 10-20 volte meno dell'opzione standard, con il compromesso che gli utenti concedono a Meta il permesso di utilizzare i propri dati di utilizzo per migliorare i modelli. L'API è progettata per essere compatibile con gli SDK esistenti di OpenAI e Anthropic, il che riduce i costi di passaggio per i team già costruiti su strumenti concorrenti. L'installazione è disponibile tramite riga di comando per gli utenti macOS e Linux.

I benchmark dipingono un quadro competitivo

Su Terminal-Bench 2.1, Muse Code ha ottenuto l'82,9%, classificandosi secondo dietro Claude Opus 5 e Claude Code, che hanno raggiunto l'86,7%. Sul benchmark DeepSWE 1.1 si è classificato terzo assoluto con un punteggio del 59,3%. Come accade di norma con i dati pubblicati dai fornitori, la verifica indipendente di questi risultati potrebbe richiedere tempo, mentre valutatori esterni testano lo strumento.

Muse Code supporta l'orchestrazione multi-agente, generando sotto-agenti persistenti che lavorano in background su parti diverse di un problema contemporaneamente. Utilizza worktree Git isolati per il lavoro in parallelo, permettendo a più agenti di modificare il codice senza interferire con le modifiche reciproche. Per quanto riguarda l'affidabilità, lo strumento dispone di un sistema di ripristino in caso di crash tramite un registro eventi locale di sola aggiunta. Meta ha evidenziato uno studio interno in cui Muse Code ha gestito oltre 1.000 chiamate di strumenti in un periodo continuativo di 24 ore.

La corsa agli armamenti del coding AI si intensifica

Lo sviluppo è guidato da Alexandr Wang presso i Meta Superintelligence Labs. La famiglia di modelli Muse Spark è apparsa per la prima volta nell'aprile 2026, con Muse Spark 1.1 arrivato a luglio 2026. Muse Code è basato su Muse Spark 1.2. Il lancio in beta segna la spinta più diretta di Meta finora in un mercato dove Anthropic e OpenAI hanno guidato l'adozione tra gli sviluppatori, e ulteriori rilasci nella linea Muse Spark indicheranno con quale rapidità Meta intende iterare.