Meta lanzó Muse Code, su primer agente de programación, para competir con OpenAI y Anthropic

Meta presentó Muse Code, su primer agente de inteligencia artificial orientado específicamente al desarrollo de software. Con este lanzamiento, la compañía ingresa en un mercado dominado por herramientas como Claude Code, de Anthropic, y Codex, de OpenAI.

La plataforma fue lanzada en fase beta y funciona con Muse Spark 1.2, una nueva versión del modelo de inteligencia artificial desarrollado por Meta Superintelligence Labs.

A diferencia de los asistentes tradicionales que se limitan a completar fragmentos de código, Muse Code fue diseñado para ejecutar tareas de ingeniería de software más extensas. La herramienta puede analizar repositorios, planificar cambios, escribir código, modificar varios archivos, ejecutar pruebas y verificar los resultados.

El agente funciona directamente desde la terminal y ya puede instalarse en computadoras con macOS y Linux. Por el momento, Meta no anunció una versión nativa para Windows.

 

 

Un agente diseñado para trabajar durante horas

Una de las principales características de Muse Code es su capacidad para mantener procesos activos durante períodos prolongados.

La herramienta utiliza agentes especializados que trabajan en segundo plano durante una sesión. De esta manera, puede dividir una tarea compleja, investigar diferentes partes de un proyecto y avanzar en paralelo sin comenzar cada análisis desde cero.

Meta busca que Muse Code pueda encargarse de trabajos más amplios que la generación de una función o la corrección aislada de un error. El objetivo es que el sistema intervenga en proyectos completos y pueda sostener tareas durante varias horas con una supervisión humana limitada.

El agente también registra localmente las llamadas al modelo, las herramientas utilizadas, las modificaciones realizadas y las aprobaciones concedidas por el usuario. Este historial permite reconstruir el estado del trabajo y continuar desde el mismo punto después de una interrupción o una falla.

Según pruebas difundidas por la compañía, Muse Code llegó a realizar más de 1.000 acciones durante procesos de hasta 24 horas para optimizar código destinado a unidades de procesamiento gráfico de Nvidia.

Estos resultados fueron informados por Meta y todavía deberán ser contrastados mediante evaluaciones independientes y pruebas en proyectos reales.

 

 

Muse Spark 1.2, el modelo detrás de la herramienta

Muse Code utiliza Muse Spark 1.2, un modelo desarrollado especialmente para programación, depuración y tareas prolongadas de ingeniería de software.

Meta asegura que el modelo fue entrenado junto con el entorno del agente. Esto significa que no fue diseñado únicamente para generar código, sino también para interactuar con archivos, ejecutar herramientas y evaluar el resultado de sus propias modificaciones.

La versión sucede a Muse Spark 1.1, presentada recientemente y orientada al razonamiento complejo, la planificación y la ejecución de tareas mediante Meta AI.

Muse Spark 1.2 puede utilizarse dentro de Muse Code o contratarse por separado mediante la API de modelos de Meta, lo que permitirá a empresas y desarrolladores incorporarlo a sus propias aplicaciones.

 

 

Cuánto cuesta utilizar Muse Code

Meta adoptó un sistema de pago por consumo basado en la cantidad de tokens procesados. Los tokens son las unidades en las que los modelos dividen las instrucciones y las respuestas para calcular el uso del servicio.

La compañía cobra:

• US$1,25 por cada millón de tokens de entrada.

• US$4,25 por cada millón de tokens de salida.

• US$0,15 por cada millón de tokens de entrada almacenados en caché.

Los tokens de entrada corresponden a las instrucciones, archivos y fragmentos de código que recibe el modelo. Los de salida representan el contenido generado por la inteligencia artificial.

El costo final dependerá del tamaño del proyecto, la extensión de los archivos analizados y la cantidad de operaciones necesarias para completar cada tarea. Los trabajos sobre grandes repositorios pueden consumir millones de tokens durante una sola sesión.

 

 

La batalla por controlar el desarrollo de software

El lanzamiento coloca a Meta en competencia directa con Anthropic, OpenAI, Google y otras compañías que desarrollan agentes de programación.

Estas herramientas representan una evolución respecto de los primeros asistentes de código. Ya no solamente sugieren líneas mientras el usuario escribe: pueden recibir un objetivo, explorar un proyecto, implementar cambios y comprobar si el resultado funciona.

La competencia se desplaza desde los modelos capaces de escribir código hacia sistemas con mayor autonomía para completar procesos enteros de desarrollo.

Anthropic ofrece Claude Code, un agente que opera desde la terminal y puede intervenir en proyectos completos. OpenAI compite con Codex, mientras que Google incorporó funciones de programación autónoma a su ecosistema Gemini.

Meta intentará diferenciarse mediante el precio, la integración entre Muse Code y Muse Spark 1.2, y la capacidad de mantener agentes trabajando durante períodos prolongados.

 

 

Una nueva etapa para Meta

El lanzamiento forma parte de una estrategia más amplia para posicionar a Meta entre los principales desarrolladores de inteligencia artificial avanzada.

La compañía presentó previamente Muse Spark 1.1, enfocado en razonamiento y planificación, y Muse Image, el primer modelo de generación de imágenes desarrollado por Meta Superintelligence Labs. Este último permite crear y editar imágenes dentro de Meta AI y de aplicaciones como Instagram y WhatsApp.

Con Muse Code, la empresa amplía esa estrategia hacia el mercado profesional y busca atraer a programadores, equipos tecnológicos y compañías que necesitan automatizar parte del desarrollo de software.

La herramienta todavía se encuentra en fase beta. Por lo tanto, su desempeño, seguridad y capacidad para trabajar sin supervisión deberán evaluarse antes de incorporarla a proyectos críticos o repositorios con información confidencial.

También será necesario analizar las condiciones de privacidad aplicables al código enviado al modelo, especialmente cuando se utilice en desarrollos comerciales o sistemas internos.

La llegada de Muse Code confirma una tendencia dentro de la industria: los asistentes de programación están dejando de ser simples generadores de código para convertirse en agentes capaces de planificar, ejecutar y revisar tareas completas.

El desafío para Meta será demostrar que esa autonomía puede sostenerse con precisión, seguridad y costos competitivos en entornos de producción reales.