Meta lança agente de programação para enfrentar Codex e Claude Code
A Meta lançou nesta quarta-feira (5) o Muse Code, um agente de programação em versão beta que funciona diretamente pelo terminal. A ferramenta é baseada no novo modelo Muse Spark 1.2 e foi desenvolvida para planejar alterações, escrever código e validar resultados em repositórios de grande porte.
O lançamento amplia a presença da companhia no mercado de agentes de inteligência artificial para desenvolvimento de software, atualmente disputado por ferramentas como Codex, da OpenAI, e Claude Code, da Anthropic.
Subagentes trabalham em paralelo
O Muse Code combina um agente principal com subagentes persistentes executados em segundo plano. Eles permanecem ativos durante toda a sessão, coletando informações, preparando etapas seguintes e repassando resultados ao agente central quando necessário.
Essa arquitetura permite dividir tarefas complexas e executar diferentes partes de um projeto simultaneamente. Em um dos testes apresentados, seis recursos de um jogo foram desenvolvidos ao mesmo tempo, sem conflitos entre as alterações.
A ferramenta também mantém um registro local de chamadas ao modelo, comandos executados, aprovações e edições. Esse histórico permite retomar uma tarefa exatamente do ponto em que ela parou após uma falha ou reinicialização.
Entre os recursos incluídos estão comandos para criar planos sujeitos à aprovação, testar a consistência desses planos e trabalhar continuamente até atingir um objetivo definido pelo desenvolvedor.
Modelo foi treinado para projetos longos
O Muse Spark 1.2 é uma atualização voltada principalmente à programação. O treinamento recebeu mais capacidade computacional e passou a incluir ambientes mais variados, com foco em geração de código, depuração, compreensão de bases existentes e fluxos completos de desenvolvimento.
O modelo também foi treinado em conjunto com o Muse Code para melhorar o funcionamento da dupla. Esse processo incluiu tarefas de longa duração, como criação de repositórios completos, desenvolvimento de projetos de ponta a ponta e pesquisas automatizadas.
Outro método envolveu o uso do Muse Spark 1.1 para gerar ambientes de programação e instruções mais difíceis. O modelo anterior também avaliou as soluções produzidas, ajudando a construir novos dados de treinamento para a versão 1.2.
Desempenho avança em testes independentes
O Muse Spark 1.2 alcançou 54 pontos no Intelligence Index da Artificial Analysis, avanço que colocou a Meta na terceira posição entre os laboratórios dos Estados Unidos avaliados pela plataforma.
Os maiores ganhos apareceram em tarefas autônomas de conhecimento, área em que a linha anterior apresentava desempenho mais limitado. No GDPval, o modelo avançou 260 pontos Elo e passou a aparecer próximo dos sistemas mais avançados disponíveis.
A Meta também testou o modelo em otimização de kernels para GPUs Nvidia Hopper. Em experimentos com mais de mil chamadas de ferramentas e duração de até 24 horas, o agente escreveu, compilou, analisou e ajustou o código repetidamente para melhorar o desempenho em relação às implementações de referência.
Preço reduzido exige compartilhamento de dados
O acesso ao Muse Spark 1.2 pela API mantém os valores da versão 1.1: US$ 1,25 por milhão de tokens de entrada e US$ 4,25 por milhão de tokens de saída.
Há ainda uma categoria para colaboradores com custo aproximadamente 21 vezes menor. Nesse plano, porém, os usuários precisam permitir que a Meta utilize os comandos enviados ao modelo no treinamento de seus sistemas.
O Muse Spark 1.2 já está disponível no Muse Code e na API de modelos da Meta. O agente pode ser instalado em computadores com macOS ou Linux.
O lançamento amplia a competição entre agentes de programação
O Muse Code representa mais um passo da Meta para recuperar espaço entre os principais laboratórios de inteligência artificial. Desde abril, o grupo apresentou uma nova família de modelos, um gerador de imagens e agora uma ferramenta própria para desenvolvimento de software.
A combinação de execução paralela, suporte a tarefas longas e preços inferiores aos de parte dos concorrentes pode aumentar a pressão sobre OpenAI e Anthropic. Ainda permanece em aberto como a Meta pretende aplicar sua estratégia de código aberto aos modelos e agentes mais avançados da nova linha.