MetaがMuse CodeとMuse Spark 1.2を発表
原題: Muse Code and Muse Spark 1.2
なぜ重要か
MetaがコーディングエージェントとモデルをOSSエコシステム向けに公開したことで、開発者向けAIツール市場における競争が一段と激化する。
Metaは2026年8月5日、ターミナル型コーディングエージェント「Muse Code」（ベータ版）と、その基盤モデル「Muse Spark 1.2」を公開した。macOSおよびLinux向けにワンコマンドでインストール可能で、大規模リポジトリを対象とした複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクを自律的に処理できる。
Metaは、コーディング特化の新モデル「Muse Spark 1.2」を搭載したターミナル型エージェント「Muse Code」のベータ版をリリースした。macOSとLinuxに対応しており、`curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bash`のワンコマンドでインストールできる。
Muse Codeの主な特徴は、メインエージェントと複数の非同期バックグラウンドサブエージェントを組み合わせたアーキテクチャにある。各サブエージェントはセッション全体を通じて常駐し、タスクごとに都度生成されないため、冗長な情報収集を避けてレイテンシを削減する。また、すべてのモデル呼び出し・ツール実行・承認・編集をローカルのイベントログに記録する設計により、クラッシュ後も正確な位置から再開できる「リプレイ完全性」と「再起動安全性」を実現している。
標準搭載のスキルとして、タスクを承認ゲート付きプランに変換する「/plan」、そのプランをストレステストする「/grill」、指定した目標の達成を目指す「/goal」が用意されている。デモでは、住宅のフライスルー動画（MP4）をターミナルに入力すると、バケーションホームのマーケティング・予約ページを自動生成する例が示されている。
Muse Spark 1.2は、前バージョンのMuse Spark 1.1からコーディング領域に特化した強化を施したモデルで、コード生成・複雑なデバッグ・コードベース理解・エンドツーエンドの開発ワークフロー全般で改善を果たした。トレーニングでは、コーディングタスクへの計算量を大幅に増加させ、学習環境の多様性も拡大した。また、Muse Spark 1.1自身を使って難易度の高いコーディング環境と指示追従テンプレートを生成し、候補解を自己評価するセルフ改善ループを導入することで、スケーラブルな学習データセットを構築した。
GPUカーネルの最適化テストでは、1,000回以上のツール呼び出し（最大24時間）にわたって反復的にカーネルを最適化できることが確認されている。Metaは「より大規模で高性能なモデルが控えている」とし、フロンティアへの次のステップと位置づけている。