Meta выпускает ИИ-агент для написания кода Muse Code для macOS и Linux

Meta выпустила Muse Code — терминальный ИИ-агент для написания кода под macOS и Linux. Доступный в бета-версии и работающий на базе Muse Spark 1.2 — новейшего обновления семейства моделей Muse Spark, ориентированного на программирование, — этот инструмент создан для решения сложных задач по разработке программного обеспечения в крупных репозиториях.

После установки с помощью одной команды Muse Code может планировать изменения, писать код и проверять результаты, координируя работу нескольких постоянных субагентов, которые функционируют параллельно в изолированных средах. Локальный журнал событий фиксирует каждый вызов модели, запуск инструментов, подтверждение и правку, что позволяет возобновить работу после сбоя. Разработчики также могут использовать встроенные команды для создания плана, его стресс-тестирования или продолжения работы над поставленной задачей.

В Muse Code используется модель ценообразования с оплатой по факту использования, включающая два тарифных плана. Стандартный тариф составляет 1,25 доллара за миллион входных токенов и 4,25 доллара за миллион выходных токенов. Разработчики, выбравшие тариф Contributor от Meta, который позволяет компании использовать промпты и результаты генерации для обучения будущих ИИ-моделей, платят всего 0,10 доллара за миллион входных токенов и 0,20 доллара за миллион выходных токенов — это более чем на 90 процентов дешевле Стандартного тарифа. Этот вариант ограничен 60 запросами в минуту и 2,1 миллиона токенов в минуту, в то время как Стандартный тариф позволяет отправлять 3000 запросов в минуту и обрабатывать 4 миллиона токенов в минуту.

Этот запуск знаменует собой первый серьезный шаг Meta в области агентного программирования, пополнив растущий сегмент инструментов для разработчиков на базе ИИ, который включает OpenAI Codex и Anthropic Claude Code.

Модель Muse Spark 1.2 обучалась одновременно с Muse Code, при этом значительно бо́льшая часть вычислительных мощностей была направлена на решение задач по программированию и использование более широкого спектра сред обучения. Она также доступна через API Meta Model с расширенным глобальным доступом.