Muse Code와 Muse Spark 1.2 공개

Meta가 대규모 저장소에서 계획 수립부터 코드 작성·검증까지 수행하는 터미널 코딩 에이전트 Muse Code 베타와 기반 모델 Muse Spark 1.2를 공개함 세션 내내 유지되는 여러 비동기 백그라운드 에이전트가 정보 수집과 후속 작업을 분담해 지연과 사용자 개입을 줄임 모델 호출·도구 실행·승인·편집을 로컬 이벤트 로그에 기록해 실행을 정확히 재생하며, 충돌 후에도 중단 지점부터 이어가는 재시작 안전 런타임을 구현함 Muse Spark 1.2는 코딩 훈련 연산량과 환경 다양성을 확대하고 Muse Code와 공동 훈련했으며, 계획·목표 조건화·컨텍스트 압축으로 장기 코딩 작업을 처리함 GPU 커널 실험에서는 최대 24시간 동안 1,000회 이상 도구를 호출해 NVIDIA Hopper용 KDA·MLA 커널을 반복 최적화했으며, 모델은 Muse Code와 Meta Model API에서 제공됨 세션을 지속하는 Muse Code 실행 구조 Muse Code는 macOS와 Linux에서 사용할 수 있는 터미널 코딩 에이전트로, 대규모 저장소의 변경 계획을 세우고 코드를 작성한 뒤 결과를 검증함 단순한 주 에이전트 루프에 여러 비동기 백그라운드 에이전트를 결합함 백그라운드 에이전트는 개별 작업마다 새로 생성되지 않고 세션 전체에서 유지됨 다음 단계를 수행하고 주 에이전트에 결과를 전달할 시점을 스스로 선택함 이러한 지속성은 반복적인 정보 수집과 지연을 줄이고, 복잡한 작업에 필요한 사용자 조정을 덜어줌 모든 모델 호출과 도구 실행, 승인, 편집을 로컬 이벤트 로그에 순서대로 기록함 이벤트 로그가 실행 상태의 유일한 기준으로 작동해 전체 과정을 정확히 재생할 수 있음 충돌이 발생해도 중단된 위치부터 재개할 수 있어 장시간 작업을 이어갈 수 있음 세 가지 스킬을 기본 제공함 /plan: 작업을 사용자 승인이 필요한 계획으로 변환함 /grill: 계획이 견고해질 때까지 스트레스 테스트함 /goal: 지정된 목표를 성공적으로 완료하도록 작업함 Muse Spark 1.2의 훈련과 평가 Muse Spark 1.2는 Muse Spark 1.1의 코딩 중심 업데이트임 코드 생성과 복잡한 디버깅, 코드베이스 이해, 종단 간 개발자 워크플로를 개선함 코딩 작업에 투입하는 훈련 연산량을 크게 늘리고 훈련 환경도 다양화함 일반 에이전트 등 다른 주요 영역의 역량은 유지함 구체적인 평가 방식은 방법론 보고서에서 확인할 수 있음 Muse C...