Meta ha rilasciato Muse Code (beta), un agente di coding basato su terminale alimentato da Muse Spark 1.2, il modello aggiornato orientato al coding dell'azienda. Lo strumento è ora disponibile tramite la Meta Model API e uno script di installazione curl.

Muse Code coordina subagent persistenti in background e mantiene un registro degli eventi a riproduzione esatta, consentendo all'agente di riprendere esattamente da dove si era interrotto dopo un crash.

Sui grafici benchmark di Meta stessa, Muse Spark 1.2 è dietro all'Opus 5 di Anthropic in ogni benchmark di coding mostrato, pur superando Codex di OpenAI e Antigravity di Google nella maggior parte delle metriche.

Meta è l'ultima grande azienda tecnologica a lanciare un agente di coding dedicato, unendosi a un campo competitivo dominato da Anthropic e OpenAI. Il rilascio segnala che gli agenti di coding nativi per terminale — resi popolari da Claude Code di Anthropic — sono diventati una frontiera competitiva standard, con ciascun grande laboratorio che ora lancia o sviluppa un proprio equivalente.

"Siamo entusiasti di rilasciare Muse Code (beta), un agente di coding per terminale alimentato da Muse Spark 1.2, il nostro modello più recente", ha scritto l'azienda in un annuncio ufficiale. "Questo segna il nostro prossimo passo verso la frontiera, con modelli più grandi e molto più capaci in arrivo."

Progettato per l'Ingegneria su Repository di Grandi Dimensioni

Muse Code è progettato per l'ingegneria del software su repository di grandi dimensioni. Secondo Meta, "affronta attività complesse di ingegneria del software su repository di grandi dimensioni: pianificando le modifiche, scrivendo codice e convalidando i risultati. Può coordinare più subagenti persistenti per ciascuna attività, risolvendo problemi difficili più velocemente, con maggiore precisione e con meno intervento."

Una caratteristica distintiva è l'architettura di runtime. Muse Code registra ogni chiamata al modello, esecuzione di strumento, approvazione e modifica in un registro degli eventi locale che funge da unica fonte di verità.

"Questa unica fonte di verità rende il runtime a riproduzione esatta e sicuro al riavvio: dopo un crash, l'agente può riprendere esattamente da dove si era fermato", ha dichiarato Meta. Per i lavori di ingegneria di lunga durata, questa capacità può contare più della velocità di elaborazione pura — una dimensione che i prodotti concorrenti non hanno enfatizzato. La resilienza ai crash è un problema notevolmente trascurato nel coding agentico, dove attività di diverse ore possono essere interrotte da un singolo fallimento di runtime.

L'agente viene fornito con diverse competenze predefinite. Il comando "/plan" converte un'attività in un piano soggetto ad approvazione, "/grill" mette sotto stress quel piano finché non regge, e "/goal" lavora verso il completamento dell'obiettivo, in modo simile a ciò che fa Hermes. Meta ha dichiarato di aver co-allenato Muse Spark 1.2 insieme a Muse Code in modo che l'LLM principale e l'agente operino in sinergia.

I Benchmark Mostrano Progressi, ma non Supremazia

Muse Spark 1.2 è un aggiornamento orientato al coding di Muse Spark 1.1. Meta ha dichiarato di aver "significativamente aumentato il calcolo di addestramento su attività di coding ampliando al contempo la diversità dell'ambiente di addestramento, ottenendo miglioramenti nella generazione di codice, nel debug complesso e nei flussi di lavoro end-to-end degli sviluppatori."

Su Terminal-Bench 2.1, Muse Spark 1.2 con Muse Code ha ottenuto l'82,9%, dietro a Claude Code su Opus 5 all'86,7% ma davanti a GPT-5.6 Terra su Codex (81,8%) e Grok Build (81,6%).

DeepSWE 1.1, che misura le capacità di coding agentico, ha mostrato un divario più ristretto: 59,3% per Muse contro 65,0% per Opus 5 e 64,8% per Codex. Sul benchmark di coding interno di Meta, Muse ha raggiunto il 70,6% rispetto al 79,4% di Opus 5.

I grafici di accelerazione hanno invertito l'ordine. Su oltre 1.000 chiamate di strumenti, Opus 5 ha registrato il guadagno maggiore rispetto alla baseline (circa 74–75%), con Muse Spark 1.2 a metà classifica a circa 61–69% a seconda dell'esecuzione. Meta ha sottolineato che l'agente continua a migliorare con l'accumularsi delle chiamate di strumenti — un comportamento desiderabile per un sistema di coding a lungo orizzonte.

Dimostrazioni a Lungo Orizzonte e Multimodali

Le dimostrazioni più rilevanti si sono concentrate sulle capacità a lungo orizzonte e multimodali. Durante i test di stress, Meta ha dichiarato che Muse Code "ha ottimizzato iterativamente i kernel GPU su oltre 1.000 chiamate di strumenti (fino a 24 ore) su GPU Nvidia Hopper", dimostrando la capacità di migliorare le prestazioni su periodi prolungati.

Lo strumento offre anche funzionalità di coding visivo. In una demo, un utente inserisce un video di attraversamento di una casa nel terminale come file mp4, e Muse Code "interpreta il video e produce un sito web visivamente ricco con capacità di prenotazione." La capacità di convertire video grezzi in un'applicazione web funzionante rappresenta la proposta multimodale che Meta sta portando avanti nell'intera linea di prodotti Muse.

Vedi il thread di lancio:

Here's an example of Muse Code's multimodal visual coding capabilities. In this demo, the user inputs a fly-through video of a home into the terminal as an mp4 file. Muse Code interprets the video and produces a visually rich website with booking capabilities. pic.twitter.com/3CAfIMYmAB

— AI at Meta (@AIatMeta) August 5, 2026

Un Campo Affollato

Meta entra in un mercato con giocatori già affermati. Codex di OpenAI esegue già agenti cloud paralleli; DeepSeek ha costruito un proprio rivale di Claude Code; e strumenti agentici come Hermes e OpenClaw sono già sostituti funzionali con capacità in espansione.

Le caratteristiche distintive di Muse Code sono il runtime resistente ai crash e l'architettura di coordinamento dei subagenti, anziché la leadership nei benchmark. Per Meta, la mossa sembra essere l'affidabilità e l'autonomia rispetto alla pura dominanza del modello — una scommessa sul fatto che gli sviluppatori enterprise e di ricerca daranno priorità ad agenti affidabili di lunga durata rispetto a guadagni marginali nei benchmark.

Il rischio inerente al coding agentico si applica: un agente che riprende dopo un crash e continua a chiamare strumenti per 24 ore è sia potente che imprevedibile. Meta scommette sul fatto che gli sviluppatori vogliano quel grado di autonomia.

Muse Code è disponibile per il test dopo l'installazione inserendo il seguente comando:

curl -fsSL | bash