出来事の日付：2026年8月5日。 Metaは、新しいMuse Spark 1.2モデルを搭載したターミナルベースのコーディングエージェント「Muse Code」のベータ版を発表した。このツールは、大規模リポジトリにまたがる長時間のソフトウェアエンジニアリング作業向けに設計されており、主要なエージェントループと、セッション中は存続するバックグラウンドエージェントを組み合わせている。
単一のサブタスク向けに作られるワーカーとは異なり、バックグラウンドエージェントは利用可能な状態を維持し、いつ調査結果をメインエージェントへ報告するかを自ら判断する。Metaによると、この継続性により、長期にわたる複数段階の変更で、調査の繰り返しとユーザーが方向付けする必要性を減らせる。このシステムは複数のエージェントを使用し、計画、実装、検証を支援できる。
Muse Codeは、モデルへのすべてのリクエスト、ツールの実行、承認、ファイル編集をローカルイベントログに記録する。Metaはそのログをランタイムにおける信頼できる唯一の情報源と説明しており、中断されたセッションを再生し、停止した時点から再開できるとしている。この設計は、プロセス障害が現実的な懸念になるほど長時間実行され得るコーディング作業を対象としている。
ベータ版には、構造化されたワークフロー向けのコマンドが含まれる。`/plan`は承認が必要な計画を作成し、`/grill`は提案に異議を唱え、`/goal`は指定された結果に向けてエージェントに作業を続けさせる。Metaはまた、住宅内を案内する動画をツールに入力し、マーケティングおよび予約ページの作成を依頼することで、マルチモーダル入力を実演した。
Muse Spark 1.2は、Muse Spark 1.1をコーディング向けに改訂したものと位置付けられており、プログラミングにより多くの訓練用計算資源を割り当て、訓練環境の種類も拡大した。Metaによると、モデルとコーディング用ハーネスは、目標、コンテキスト圧縮、サブエージェント利用の軌跡を含め、共同訓練された。訓練タスクには、リポジトリ全体の生成、より大規模なエンドツーエンドのプロジェクト、自動調査が含まれた。
報告された評価の一つでは、1,000回を超えるツール呼び出しを行い、最長24時間をかけてGPUカーネルを最適化するようモデルに求めた。テスト環境では、Nvidia Hopperハードウェア上のKDAおよびMLAワークロード向けに、Triton実装を記述、コンパイル、プロファイリングした。サードパーティー製カーネルライブラリは禁止され、既存の最適化済みコードをラップするのではなく、システムがアルゴリズムを実装することを求められた。Metaは、提示されたベースラインからの改善を報告しているが、提供された発表には独立した検証結果は含まれていない。
Muse Spark 1.2はMuse CodeとMeta Model APIを通じて利用でき、Metaはアクセスが世界的に拡大されたと説明している。今回のリリースは、単発のコード補完ではなく、永続的な状態、ツール使用、検証を中心に構築されたコーディングエージェントという、拡大中のカテゴリーに加わる。その最も重要な主張は持続力と連携に関するものであり、これらの機能が外部のリポジトリでどのように機能するかは、ベータ版ユーザーがさまざまな制約下でテストするにつれて、より明確になるだろう。
