La carrera de los agentes de inteligencia artificial que programan solos, sin depender de que un humano supervise cada línea, tiene un nuevo jugador de peso. Meta presentó Muse Code, su primer agente de programación en versión beta, impulsado por Muse Spark 1.2, la actualización de su modelo enfocado en programación agéntica. Ambos productos están disponibles globalmente desde hoy a través de la API de Meta Model.
Qué es Muse Code y cómo funciona
Se trata de una herramienta de terminal que recibe instrucciones en lenguaje natural y se encarga de planificar, escribir, probar y verificar código en repositorios completos, sin necesidad de supervisar cada paso. Su arquitectura es multi-agente: en lugar de arrancar de cero en cada tarea, mantiene agentes especializados activos durante toda la sesión, que van acumulando contexto con el tiempo.
Cuando un trabajo es lo suficientemente grande, el sistema lo reparte entre subagentes que trabajan en paralelo sobre copias aisladas del código, sin tocar la copia de trabajo original. En pruebas internas, Meta logró que la herramienta construyera seis funciones distintas para un videojuego al mismo tiempo, sin que se pisaran entre sí.
El modelo detrás: Muse Spark 1.2
Muse Spark 1.2 es la actualización de Muse Spark 1.1, presentado apenas el mes pasado, y fue coentrenado junto a Muse Code para lograr una integración más estrecha entre modelo y agente. Eso se traduce en una mayor tasa de éxito en el primer intento y menos tiempo perdido ajustando instrucciones.
El modelo está pensado para flujos de trabajo largos y de múltiples archivos, con una ventana de contexto de 1 millón de tokens. En una prueba interna, Meta lo dejó optimizando kernels para GPU durante más de 1.000 llamadas a herramientas, en sesiones de hasta 24 horas seguidas.
Precios y a quién le compite
Muse Code se instala con un solo comando y tiene dos niveles de precio: uno estándar y otro para contribuidores, este último con costos significativamente más bajos a cambio de que Meta pueda usar esas interacciones para seguir entrenando sus modelos, y al que hay que aplicar para acceder. Con este lanzamiento, Meta se suma a una carrera que ya integran Claude Code de Anthropic, Codex de OpenAI y GitHub Copilot, con la promesa de reducir cada vez más la intervención humana en tareas de programación complejas.