Meta представила Muse Code — ИИ-агента для программирования на базе Muse Spark 1.2

По данным Meta, Muse Code стал следующим этапом развития ее инструментов для разработки. Компания отмечает, что в дальнейшем планирует выпускать более крупные и функциональные модели искусственного интеллекта.

Установить Muse Code можно на устройства с операционными системами macOS и Linux с помощью команды:

curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bash

Возможности Muse Code для разработки программного обеспечения

Muse Code предназначен для работы с крупными программными проектами и репозиториями. Инструмент способен выполнять задачи по планированию изменений, написанию программного кода и проверке результатов.

ИИ-агент может работать с текстовыми запросами, создавая полноценное программное обеспечение, а также координировать несколько постоянных подагентов для выполнения отдельных задач.

Meta заявляет, что такой подход позволяет решать сложные инженерные задачи быстрее, точнее и с меньшим количеством вмешательства со стороны разработчика.

В качестве примеров возможностей Muse Code компания показала несколько проектов, включая:

• интерактивную модель фотонной сферы;
• проекты Embervault и Avo Lawn;
• создание веб-страницы для маркетинга и бронирования загородного дома на основе загруженного MP4-видео с виртуальным обзором помещения.

В последнем сценарии пользователь передает видеозапись дома через терминал, после чего Muse Code анализирует содержимое файла и создает визуально насыщенную страницу для продвижения объекта недвижимости.

Система фоновых агентов и устойчивый процесс выполнения задач

Muse Code использует основной цикл работы ИИ-агента вместе с набором асинхронных фоновых агентов. Они остаются активными в течение всей сессии и не создаются заново для каждой отдельной задачи.

По данным Meta, такой подход позволяет избежать повторного сбора информации. Фоновые агенты самостоятельно выполняют следующие шаги и определяют, когда необходимо передать данные основному агенту.

Постоянная работа этих компонентов снижает задержки и уменьшает необходимость дополнительного управления при выполнении многоэтапных задач.

Локальный журнал событий и восстановление после сбоев

В основе архитектуры Muse Code используется локальный журнал событий, в котором сохраняются все действия системы: обращения к модели, запуск инструментов, подтверждения пользователя и изменения файлов.

Этот механизм выступает единым источником данных для работы агента и обеспечивает возможность точного воспроизведения процесса выполнения задач.

После сбоя Muse Code способен продолжить работу с того места, где выполнение было остановлено, что позволяет использовать инструмент для длительных проектов без потери прогресса.

Встроенные команды для управления задачами

Muse Code поставляется с набором встроенных навыков, доступных через специальные команды:

• /plan — преобразует задачу в план с обязательным подтверждением перед выполнением;
• /grill — проверяет план и выявляет возможные проблемы;
• /goal — помогает системе двигаться к достижению указанной цели.

Muse Spark 1.2 получила улучшения для программирования

Модель Muse Spark 1.2 является обновлением Muse Spark 1.1 и ориентирована на задачи разработки программного обеспечения.

Meta заявляет об улучшениях в следующих областях:

• генерация кода;
• сложная отладка;
• понимание структуры программных проектов;
• выполнение полного цикла разработки.

Компания увеличила объем вычислительных ресурсов для обучения модели на задачах программирования и расширила разнообразие тренировочных сред. При этом модель сохранила возможности в других направлениях, включая работу с универсальными ИИ-агентами.

Совместное обучение Muse Spark 1.2 и Muse Code

Meta сообщила, что Muse Spark 1.2 и Muse Code проходили совместное обучение, чтобы модель показывала максимальную эффективность именно при использовании с данным инструментом.

В процессе обучения применялись сценарии с отбором успешных траекторий выполнения задач, оптимизация механизмов целей, сжатия контекста и работы подагентов, а также интеграция инструментов Muse Code для повышения совместимости.

Работа с долгосрочными задачами и самообучение модели

Muse Spark 1.2 обучалась выполнению длительных задач программирования, включая генерацию проектов на уровне всего репозитория, создание крупных комплексных приложений и автоматизированные исследовательские процессы.

Для сохранения направления работы модель использует планирование, настройку целей и механизм сжатия контекста, позволяющий удерживать необходимую информацию при продолжительном выполнении задач.

Кроме того, Meta использовала Muse Spark 1.1 для создания сложных сред программирования и шаблонов инструкций. Затем модель оценивала варианты решений по степени соответствия требованиям, формируя дополнительный набор данных для обучения Muse Spark 1.2.

Оптимизация GPU-ядер с помощью Muse Code

Meta отдельно проверила возможности модели при оптимизации GPU-ядер в процессе выполнения более чем 1000 вызовов инструментов продолжительностью до 24 часов.

Используя среду разработки Muse Code, модель самостоятельно создавала, компилировала, анализировала производительность и улучшала код ядер относительно исходной реализации.

Тестирование проводилось на ядрах KDA и MLA для графических процессоров NVIDIA Hopper. Компания сообщила, что агент продолжает демонстрировать значительные улучшения производительности относительно базовой реализации.

При этом модели запрещалось использовать сторонние библиотеки ядер, такие как FLA. Вместо этого они должны были самостоятельно применять специализированные методы оптимизации для реализации алгоритмов на языке Triton.

Стоимость и доступность Muse Code

Meta планирует использовать стоимость как одно из ключевых преимуществ Muse Code.

По умолчанию инструмент работает по модели оплаты за фактическое использование Muse Spark:

• 1,25 доллара за миллион входных токенов;
• 4,25 доллара за миллион выходных токенов.

Компания также предложит специальный тариф для участников программы, которые согласятся предоставлять обратную связь для улучшения ИИ-агента:

• 0,10 доллара за миллион входных токенов;
• 0,20 доллара за миллион выходных токенов.

Для сравнения, модель Sonnet 5 от Anthropic обычно стоит 3 доллара за миллион входных токенов и 15 долларов за миллион выходных токенов.

Muse Spark 1.2 уже доступна в составе Muse Code и через Meta Model API с расширенным глобальным доступом. Компания также сообщила о планах добавить новые функции для среды разработки и выпустить более мощные модели.