Meta已加入AI编程代理的竞争。该公司正式推出Muse Code测试版，使该工具与Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex展开直接竞争。随着开发者从自动补全式辅助工具转向能够在有限监督下执行多步骤工程任务的代理，基于终端的编程代理已成为AI工具领域发展最快的细分市场之一。

Muse Code基于Muse Spark 1.2模型构建，是一款面向复杂软件工程任务的终端AI编程代理。它通过持久后台子代理处理规划、代码修改、测试和多代理协调，全部通过命令行完成。

以低价策略 undercut 竞争对手的定价

标准档通过Meta Model API定价为每百万输入token 1.25美元、每百万输出token 4.25美元。“贡献者”档的价格大约比标准档低10到20倍，但代价是用户需授权Meta将其使用数据用于模型改进。该API设计为兼容OpenAI和Anthropic的现有SDK，降低了已基于竞品工具构建的团队的迁移成本。macOS和Linux用户可通过命令行安装。

基准测试表现颇具竞争力

在Terminal-Bench 2.1上，Muse Code得分82.9%，位列第二，仅次于得分86.7%的Claude Opus 5和Claude Code。在DeepSWE 1.1基准测试中，它以59.3%的总分排名第三。与厂商公布的数据常见情况一样，这些结果的独立验证可能需要时间，外部评估者尚需测试该工具。

Muse Code支持多代理编排，可启动持久子代理在后台同时处理问题的不同部分。它使用隔离的Git工作树进行并行工作，使多个代理可以修改代码而互不干扰。在可靠性方面，该工具通过仅追加的本地事件日志实现崩溃恢复。Meta强调的一项内部研究显示，Muse Code在连续24小时内处理了超过1,000次工具调用。

AI编程军备竞赛升温

该产品的开发由Meta超级智能实验室的Alexandr Wang领导。Muse Spark模型系列于2026年4月首次亮相，Muse Spark 1.1于2026年7月发布。Muse Code基于Muse Spark 1.2构建。此次测试版发布标志着Meta迄今对这一Anthropic和OpenAI在开发者采用方面领先的市场的最直接进军，Muse Spark系列的后续发布将表明Meta打算以多快的速度进行迭代。