Meta lancia Muse Code e Muse Spark 1.2: il suo primo agente IA per la programmazione sfida Claude Code e Codex

Meta continua ad accelerare sul fronte dell’intelligenza artificiale e, dopo il debutto di Muse Spark 1.1 avvenuto il mese scorso, ha annunciato ufficialmente Muse Code (beta) e Muse Spark 1.2, una nuova coppia composta da un agente IA dedicato alla programmazione e dal modello che lo alimenta. Si tratta del primo strumento sviluppato dai Meta Superintelligence Lab pensato specificamente per la programmazione agentica, un settore in cui negli ultimi mesi si sono affermati soluzioni come Claude Code di Anthropic e Codex di OpanAI.

L’annuncio è arrivato direttamente da Mark Zuckerberg, che ha sottolineato come questo rilascio rappresenti un ulteriore passo avanti nella strategia di Meta di aggiornare rapidamente l’intero ecosistema dedicato all’intelligenza artificiale. Muse Code e Muse Spark 1.2 sono già disponibili con accesso globale ampliato attraverso la Meta Model API.

Segui TuttoTech.net su Google Discover

Muse Code porta la programmazione agentica direttamente nel terminale

A differenza di altri strumenti concorrenti che dispongono di un’applicazione dedicata, Muse Code è un agente IA che funziona direttamente dal terminale su macOS e Linux e può essere installato con un singolo comando. L’obbiettivo è quello di assistere gli sviluppatori durante l’intero ciclo di sviluppo software, andando ben oltre la semplice generazione di codice.

L’agente è infatti progettato per interpretare istruzioni in linguaggio naturale e occuparsi autonomamente della pianificazione delle modifiche, della scrittura del codice, dell’esecuzione dei test e della verifica del risultato finale, anche quando si lavora su repository di grandi dimensioni o su progetti particolarmente complessi.

Alla base del funzionamento troviamo un’architettura multi-agente che permette al sistema di coordinare più sub-agenti in parallelo. Questi non vengono creati e distrutti per ogni singolo compito, ma restano attivi per tutta la durata della sessione, raccogliendo informazioni, eseguendo attività indipendenti e comunicando con l’agente principale solo quando necessario. Secondo Meta questo approccio riduce la latenza, evita lavoro duplicato e migliora l’efficienza nelle attività articolate.

Mark Zuckerberg ha spiegato che, quando un progetto diventa sufficientemente grande, Muse Code suddivide automaticamente il lavoro tra diversi sub-agenti che operano contemporaneamente in ambienti di lavoro isolati, senza modificare direttamente la copia principale del repository. Nei test interni, l’azienda afferma di aver utilizzato questo sistema per sviluppare sei funzionalità di un videogioco in parallelo senza generare conflitti tra le modifiche.

Un runtime progettato per riprendere il lavoro anche dopo un crash

Uno degli aspetti più interessanti di Muse Code riguarda il suo funzionamento interno, l’agente mantiene infatti un registro locale degli eventi nel quale vengono memorizzate tutte le operazioni eseguite: chiamate al modello, utilizzo degli strumenti, approvazioni e modifiche al codice.

Questo registro rappresenta l’unica fonte di verità del runtime e consente al sistema di essere completamente riproducibile. Se durante un’attività particolarmente lunga il programma dovesse chiudersi improvvisamente o il computer dovesse riavviarsi, Muse Code è in grado di riprendere il lavoro esattamente dal punto in cui si era interrotto, senza dover ricostruire il contesto o ripetere le operazioni già completate.

Per facilitare il lavoro quotidiano degli sviluppatori sono inoltre disponibili alcune funzionalità integrate. Il comando /plan trasforma una richiesta in un piano operativo da approvare prima dell’esecuzione, /grill mette alla prova il piano individuandone eventuali punti deboli, mentre /goal guida l’agente verso il completamento dell’obbiettivo richiesto.

Meta ha mostrato anche un esempio delle capacità multimodali del sistema, fornendo all’agente un semplice video MP4 di un’abitazione, Muse Code è stato in grado di analizzarlo e generare automaticamente una pagina web dedicata alla presentazione e alla prenotazione dell’immobile.

Muse Spark 1.2 migliora generazione del codice, debugging e comprensione dei repository

Ad alimentare Muse Code troviamo Muse Spark 1.2, evoluzione diretta di Muse Spark 1.1 e modello ottimizzato specificamente per lo sviluppo software.

Secondo Meta, il nuovo modello migliora sensibilmente la generazione del codice, il debugging complesso, la comprensione delle codebase di grandi dimensioni e i flussi di sviluppo end-to-end. L’agenzia dichiara inoltre di aver incrementato significativamente la potenza di calcolo utilizzata durante l’addestramento dedicato alla programmazione e di aver ampliato la varietà degli ambienti utilizzati per l’addestramento.

Una delle novità principali è rappresentata dal co-addestramento con Muse Code. Invece di sviluppare separatamente modello e agente, Meta ha scelto di ottimizzarli insieme, così da massimizzare le prestazioni quando vengono utilizzate in coppia; durante l’addestramento sono stati utilizzati strumenti specifici dell’agente, tecniche di rejecting sampling, ottimizzazioni dedicate agli obbiettivi, alla compattazione del contesto e alla gestione dei sub-agenti.

Muse Spark 1.2 è stato inoltre progettato per affrontare attività di lunga durata, come la generazione di interi repository, progetti completi distribuiti su numerosi file o attività di ricerca automatizzata. Per questo motivo il modello dispone anche di una finestra di contesto che arriva fino a 1 milione di token, caratteristica che gli permette di mantenere una visione complessiva di progetti molto estesi.

Meta afferma anche di aver introdotto un processo di auto-miglioramento: Muse Spark 1.1 è stato utilizzato per generare ambienti di programmazione particolarmente complessi e valutare automaticamente la qualità delle soluzioni prodotte, creando così un nuovo dataset di addestramento che avrebbe permesso alla versione 1.2 di eseguire istruzioni articolate con maggiore precisione.

Test fino a 24 ore consecutive e nuovi piani tariffari

Per dimostrare le capacità del nuovo sistema, Meta ha illustrato un caso di studio dedicato all’ottimizzazione di kernel GPU per le GPU NVIDIA Hopper. In questo scenario Muse Code, insieme a Muse Spark 1.2, ha lavorato autonomamente per oltre 24 ore, effettuando più di 1.000 chiamate agli strumenti disponibili.

Durante il test il sistema ha scritto, compilato, profilato e ottimizzato progressivamente il codice relativo ai kernel KDA e MLA, senza poter utilizzare librerie esterne già pronte. L’obbiettivo era infatti quello di implementare direttamente gli algoritmi in Triton, ottenendo miglioramenti prestazionali rispetto alle implementazioni di partenza.

Parallelamente al debutto di Muse Code, Meta ha annunciato anche una nuova struttura dei prezzi della propria API. Il piano Standard mantiene prompt e risposte esclusi dall’addestramento dei modelli futuri e prevede un costo di 1,25 dollari per milione di token in ingresso e 4,25 dollari per milione di token in uscita.

Accanto a questo arriva il piano Contributor, che riduce drasticamente i costi a 0,10 dollari per milione di token in ingresso e 0.20 dollari per quelli in uscita, ma richiede agli utenti di autorizzare Meta a utilizzare prompt e risposte per addestrare i modelli successivi. In cambio del prezzo estremamente competitivo, il piano prevede però limiti più stringenti, con una massimo di 60 richieste e 2,1 milioni di token al minuto, contro le 3.000 richieste e i 4 milioni di token al minuto disponibili nel piano Standard.

Per i clienti enterprise, Meta ha inoltre confermato la disponibilità di un’opzione con zero conservazione dei dati, pensata per le aziende che desiderano utilizzare Muse Spark 1.2 senza che le informazioni elaborate vengano archiviate.

Con Muse Code e Muse Spark 1.2, Meta entra ufficialmente nel mercato degli agenti IA dedicati allo sviluppo software, puntando su un’integrazione stretta tra modello e ambiente di esecuzione, un’architettura multi-agente persistente e una politica di prezzi particolarmente aggressiva; l’azienda ha già anticipato che questo rappresenta soltanto il primo passo e che nei prossimi mesi arriveranno modelli ancora più grandi e potenti.