MetaはMuse Codeを発表しました。これは、端末ベースのコーディングエージェントで、24時間にわたるテストで1,000回以上のツール呼び出しを完了し、同社が最新のコーディングモデルをより長く、より複雑なソフトウェアタスクに展開することを示しています。Muse Codeは、Metaの最新のコーディング専用モデルであるMuse Spark 1.2によって駆動されており、大規模なソフトウェアコードベースの作業をサポートすることを目的としています。コードの変更を計画し、コードを書き、結果を検証することができ、コードスニペットを生成した後に停止することはありません。
このシステムは、セッション中に複数の永続的なバックグラウンドエージェントを調整することもでき、各タスクごとに新しいアシスタントを作成するのではなく、アクティブな状態を維持し、後続の作業を実行し、情報をメインエージェントに送信するタイミングを決定します。Metaは、このアプローチが情報収集の重複、遅延、および複数のステップのエンジニアリング作業に必要なユーザーの介入を減らすことを目的としていると述べています。
Muse Codeは複雑なタスクをサポートする持続的なコーディング環境を提供
長時間のコーディングタスクでは、特に要求の高いテストがGPUコアの最適化に関わっています。Muse Spark 1.2はMuse Code内で動作し、GPUコアの作成、コンパイル、パフォーマンス分析を行い、1,000回以上のツール呼び出しを行い、単一の実行時間は24時間に達することがあります。このテストでは、Nvidia Hopper GPUで動作するKDAおよびMLAコアが使用されました。システムは提供されたベンチマーク実装に対してパフォーマンスを向上させる必要があり、既存のサードパーティコアライブラリを単に導入するだけではありません。
KDAに関しては、モデルはブロック並列準備コアと順序ブロック間スキャンを組み合わせ、融合やタイル化などの技術を適用し、アルゴリズムに特化した最適化を行います。このテストは、コーディングシステムが長いシーケンスのエンジニアリング決定の中で方向性を維持できるかどうかを示すことを目的としています。単一の実行で答えを生成するだけではありません。
Muse Codeは、モデル呼び出し、ツールの実行、承認、編集を記録するローカルイベントログも使用しています。これにより、Metaが説明する再生可能で安全に再起動できる実行環境が作成されます。システムが長時間のタスク中にクラッシュした場合、再起動するのではなく停止した場所から復元できます。この機能は、繰り返しのコンパイル、テスト、最適化を含むコーディング作業に特に役立ちます。プロセスの後半での失敗は数時間の作業成果を消してしまう可能性があります。Muse Codeには、これらの長いワークフローを管理するための組み込みツールが含まれています。
/plan機能は承認された計画を作成し、/grillはその計画をストレステストし、/goalは指定された目標を達成することに取り組みます。
MetaはMuse Spark 1.2の適用範囲を拡大し、多様なプロジェクトをサポート
Metaは、Muse Spark 1.2を使用して、より広範なソフトウェアエンジニアリングタスクを実行しています。これには、全体のコードベースの生成、複雑なデバッグ、長期プロジェクトが含まれます。このモデルはMuse Codeと共同でトレーニングされており、エージェントの軌跡やツール環境自体のトレーニングも含まれています。もう一つのデモでは、このシステムがMP4のフライトビデオからバケーションハウスのマーケティングおよび予約ページを生成する方法が示されています。この例は、コーディングエージェントが従来のソースコード以外の入力からどのように作業できるかを示しています。Muse Spark 1.2はMuse CodeおよびMetaのモデルAPIを通じて提供され、グローバルなアクセスを拡大しています。
Metaは、さらなる機能の追加とより大きなモデルの展開を計画していると述べています。