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Meta ha rilasciato in versione beta Muse Code, il suo primo agente di programmazione basato sull’intelligenza artificiale, alimentato dal nuovo modello Muse Spark 1.2. Lo strumento funziona direttamente dal terminale ed è progettato per affrontare attività complete di ingegneria del software all’interno di repository di grandi dimensioni. Può analizzare il progetto, pianificare le modifiche necessarie, generare o correggere il codice e verificare che i risultati ottenuti funzionino correttamente, riducendo la necessità per lo sviluppatore di passare continuamente tra applicazioni e strumenti differenti.

Muse Code utilizza più sottoagenti persistenti per suddividere e gestire i compiti complessi. Questi agenti rimangono attivi durante l’intera sessione, accumulando progressivamente il contesto del progetto invece di ricominciare da zero a ogni nuova richiesta. Quando il lavoro richiede attività parallele, il sistema può distribuire i compiti tra diversi sottoagenti, ciascuno operativo in un ambiente di lavoro isolato, così da evitare conflitti tra le modifiche apportate alle diverse parti del codice. La capacità di coordinare più processi simultaneamente permette di affrontare interventi prolungati, operazioni di debugging articolate e modifiche estese su basi di codice complesse.

L’architettura è stata progettata per rendere le attività riproducibili e recuperabili. Ogni chiamata al modello, esecuzione di uno strumento, modifica del codice e operazione di validazione viene registrata in un registro locale degli eventi prima dell’esecuzione. Se Muse Code si interrompe o si arresta durante un’attività, può quindi ricostruire lo stato precedente e riprendere esattamente dal punto in cui aveva lasciato il lavoro, senza perdere le operazioni già completate e senza richiedere all’utente di inserire nuovamente le istruzioni. Questo sistema di tracciamento offre inoltre una cronologia verificabile delle azioni svolte dall’agente durante lo sviluppo.

Muse Spark 1.2 rappresenta un aggiornamento orientato in modo specifico alla programmazione rispetto a Muse Spark 1.1, reso disponibile per i test degli sviluppatori meno di un mese prima. Meta ha aumentato le risorse di calcolo dedicate all’addestramento sui compiti di coding, con particolare attenzione alla generazione del codice, al debugging complesso, alla comprensione di repository estesi e all’esecuzione di istruzioni articolate. Il precedente Muse Spark 1.1 è stato utilizzato anche per generare e valutare problemi di programmazione difficili, contribuendo al miglioramento della capacità della nuova versione di seguire indicazioni complesse e completare attività di lunga durata.

Meta ha addestrato congiuntamente Muse Spark 1.2 e Muse Code, anziché sviluppare separatamente il modello e l’infrastruttura dell’agente. Il modello è stato quindi ottimizzato per lavorare con il sistema di pianificazione, la gestione del contesto, l’impiego degli strumenti e il coordinamento dei sottoagenti di Muse Code. In una prova dedicata all’ottimizzazione di kernel per GPU NVIDIA Hopper, il sistema ha operato per 24 ore effettuando più di mille chiamate agli strumenti e continuando a individuare miglioramenti anche dopo la fase iniziale di esplorazione.

La versione beta di Muse Code è disponibile su macOS e Linux e può essere installata e avviata tramite un unico comando. L’accesso avviene attraverso la Meta Model API, dalla quale gli sviluppatori possono utilizzare anche Muse Spark 1.2 separatamente dall’agente. Il modello è inoltre disponibile tramite OpenRouter, mentre Meta ha ampliato la disponibilità internazionale delle API della famiglia Muse Spark.

L’utilizzo standard segue una tariffazione a consumo pari a 1,25 dollari per milione di token in input e 4,25 dollari per milione di token in output, mantenendo i prezzi già applicati a Muse Spark 1.1. Meta propone anche un livello denominato Contributor Tier, con costi sensibilmente inferiori rispetto al piano standard, destinato agli sviluppatori che accettano di condividere i propri dati di utilizzo affinché possano essere impiegati per migliorare il modello.

Di Fantasy