Meta ha entrado directamente en la lucha por el desarrollo de software asistido por IA, lanzando una versión beta de una nueva herramienta creada para competir directamente con Claude Code de Anthropic y Codex de OpenAI. El agente Meta Muse Code es el primer asistente de programación dedicado de la compañía, y llega en un momento en que Meta está bajo presión para demostrar que su enorme gasto en IA puede realmente generar ingresos.
Summary
Puntos clave
- Meta lanzó Muse Code en beta, un agente de programación basado en terminal creado para competir con Claude Code y OpenAI Codex.
- La herramienta se ejecuta sobre Muse Spark 1.2, un modelo centrado en programación entrenado junto con el propio Muse Code.
- Muse Code puede planificar, escribir y validar código, mientras coordina subagentes persistentes que permanecen activos durante toda una sesión.
- En una prueba, el sistema optimizó kernels de GPU Nvidia Hopper mediante más de 1.000 llamadas a herramientas en sesiones de hasta 24 horas.
- El acceso comienza con precios de pago por uso que igualan las tarifas de Muse Spark 1.1, junto con un nivel de colaborador más barato para desarrolladores que acepten compartir datos.
Meta lanza la beta de Muse Code para desafiar a los rivales de programación con IA
Muse Code es la respuesta de Meta a un mercado que Anthropic y OpenAI han definido en gran medida hasta ahora. El agente permite a los desarrolladores instalar una única herramienta de línea de comandos y luego delegar tareas de ingeniería de software completas, desde la planificación de cambios hasta la escritura y comprobación de código, sin cambiar entre aplicaciones separadas.
El lanzamiento proviene de Alexandr Wang, quien dirige Meta Superintelligence Labs y supervisa el trabajo de modelos fundacionales de la compañía. Wang se unió a Meta a mediados de 2025 como pieza central del esfuerzo del CEO Mark Zuckerberg por reconstruir la estrategia de IA de la empresa, y Muse Code es su producto importante más reciente bajo ese mandato. «Puedes instalarlo con un solo comando y luego usarlo para asumir tareas completas de ingeniería de software en una amplia variedad de casos de uso, planificando cambios, escribiendo código, validando los resultados», dijo Wang en una entrevista recogida por CNBC.
El momento es importante. Las acciones de Meta cayeron después de que la compañía emitiera una previsión de ingresos moderada e informara de una reducción del flujo de caja libre en sus resultados trimestrales más recientes, lo que añade urgencia a la búsqueda de Zuckerberg de formas de convertir el fuerte gasto en infraestructura de IA en productos de pago.
Muse Code compite con Claude Code y OpenAI Codex
Funcionalmente, Muse Code se sitúa en la misma categoría que Claude Code y Codex: gestiona flotas de subagentes de IA que ayudan a crear y mantener software dentro de una única interfaz. Wang ha enmarcado la estrategia competitiva en torno al precio más que a la capacidad bruta, afirmando que Meta está diferenciando la familia de modelos Muse Spark «por precio más que por capacidades» en comparación con lo que ofrecen Anthropic y OpenAI.
Los desarrolladores pueden acceder a Muse Code mediante un plan de pago por uso que, según Wang, tiene la misma tarifa de API que la versión anterior Muse Spark 1.1: 1,25 $ por millón de tokens de entrada y 4,25 $ por millón de tokens de salida. También hay disponible un «nivel de colaborador» más barato, con un precio más de 10 veces inferior a la tarifa estándar de pago por uso, pero requiere que los desarrolladores acepten que Meta utilice sus datos para ayudar a mejorar el modelo. Para las empresas que no estén dispuestas a compartir datos, Meta afirma que está empezando a aceptar solicitudes de retención cero de datos, una función que Wang describió como importante para los clientes empresariales.
Disponibilidad en macOS, Linux y a través de la Meta Model API
La beta de Muse Code está actualmente limitada a macOS y Linux. Meta afirma que el acceso y la facturación se gestionan a través de la misma página para desarrolladores que ya aloja la API de Muse Spark, y el propio modelo Muse Spark 1.2 también es accesible a través de la Meta Model API con una disponibilidad global más amplia. Además, se espera que el modelo esté disponible en la plataforma OpenRouter, que ya aloja modelos de pesos abiertos de laboratorios como DeepSeek y Z.ai, ofreciendo a los desarrolladores otra vía de acceso al stack de programación de Meta.
Tecnología central y capacidades detrás del agente Meta Muse Code
Lo que diferencia al agente Meta Muse Code de un simple asistente de programación basado en chat es su capacidad para ejecutar múltiples procesos en segundo plano a la vez y recordar exactamente dónde se quedó. En lugar de iniciar un nuevo subagente para cada solicitud, Muse Code mantiene los subagentes activos durante toda la sesión.
Estos subagentes persistentes pueden recopilar información, ejecutar pasos adicionales y decidir por sí mismos cuándo informar de sus hallazgos al agente principal. Meta afirma que esta estructura reduce la recopilación repetida de información y disminuye la latencia durante tareas de programación complejas y de múltiples etapas, una diferencia significativa respecto a los agentes que restablecen el contexto con cada nueva instrucción.
El registro local permite recrear sesiones tras fallos
Cada solicitud al modelo, ejecución de herramienta, aprobación y edición de código se escribe en un registro de eventos local. Ese registro permite que el entorno de ejecución reconstruya una sesión exactamente como estaba y reanude el trabajo desde el mismo punto si el proceso se bloquea o se interrumpe. Para cualquiera que ejecute trabajos de programación largos y desatendidos, ese tipo de continuidad elimina el riesgo de perder horas de progreso por una conexión caída.
Comandos integrados guían la planificación, las pruebas y los objetivos
Muse Code se entrega con un puñado de habilidades integradas diseñadas para mantener al agente enfocado en la tarea. El comando /plan convierte una solicitud en un plan estructurado que un desarrollador debe aprobar antes de que comience el trabajo. Luego, /grill somete ese plan a pruebas de estrés para detectar debilidades, y /goal mantiene al agente orientado hacia un objetivo específico durante una sesión larga. En un ejemplo compartido por Meta, un usuario proporcionó al agente un recorrido en video de una casa, y Muse Code interpretó las imágenes para crear a partir de ellas un sitio web funcional de marketing y reservas de alquiler vacacional.
Muse Spark 1.2: el modelo que impulsa el nuevo agente de programación
Muse Spark 1.2 es una actualización centrada en programación de Muse Spark 1.1, y Meta afirma que aporta mejoras reales en generación de código, depuración compleja y comprensión de bases de código, manteniendo intactas las habilidades generales del agente. Meta entrenó el nuevo modelo junto con el propio Muse Code, un enfoque que, según la compañía, mejoró el funcionamiento del modelo con el sistema de planificación del agente, el uso de herramientas, la gestión de contexto y los subagentes.
Para lograrlo, Meta aumentó el cómputo de entrenamiento dedicado específicamente a tareas de programación y amplió la variedad de entornos en los que se entrenó el modelo. Las ejecuciones de entrenamiento incluyeron trabajos de largo horizonte, como crear repositorios completos desde cero, completar grandes proyectos de principio a fin y ejecutar tareas de investigación automatizadas. El modelo se basa en la planificación para organizar su propio trabajo y en la compactación de contexto para conservar detalles importantes durante sesiones prolongadas. Meta también utilizó el antiguo Muse Spark 1.1 para generar entornos de programación difíciles y plantillas de seguimiento de instrucciones, y luego lo hizo evaluar soluciones candidatas para producir datos de entrenamiento adicionales para su sucesor.
Una prueba de kernel de GPU de 24 horas muestra la resistencia del agente
La demostración más clara de Meta sobre lo que puede hacer la persistencia en sesiones largas involucró hardware de Nvidia. En una prueba, Muse Spark 1.2 utilizó Muse Code para optimizar kernels de GPU para las GPU Nvidia Hopper, realizando más de 1.000 llamadas a herramientas en sesiones que se extendieron hasta 24 horas. El agente escribió, compiló, perfiló y refinó repetidamente su propio código, y Meta informó de mejoras de rendimiento sustanciales en comparación con las implementaciones de referencia desde las que partió.
Por qué esto es importante para el mercado de programación con IA
La entrada de Meta en el espacio de agentes de programación cambia la ecuación competitiva para Anthropic y OpenAI, ambas con negocios significativos de desarrolladores en torno a Claude Code y Codex. Al fijar precios agresivos para Muse Code y Muse Spark —incluido un nivel de colaborador que, según Wang, es más de 10 veces más barato que las tarifas estándar de pago por uso—, Meta está señalando que pretende competir primero en coste, no solo en rendimiento del modelo.
Esa estrategia también encaja en el panorama financiero más amplio de Meta. La compañía genera aproximadamente el 98 % de sus ingresos por publicidad, y las herramientas de programación basadas en incentivos de intercambio de datos le dan una nueva palanca para compensar el enorme gasto de capital destinado a la infraestructura de IA. Que los desarrolladores acostumbrados a Claude Code o Codex estén dispuestos a cambiar de herramienta por precios más bajos, especialmente a cambio de aceptar la recopilación de datos, probablemente determinará la rapidez con la que Muse Code gane tracción en un mercado donde los costes de cambio y los flujos de trabajo existentes siguen siendo importantes.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Muse Code?
Muse Code es un agente de programación de terminal con IA lanzado por Meta en beta, diseñado para planificar cambios de software, escribir código, validar resultados y gestionar tareas de programación complejas.
¿Qué modelo de IA impulsa Muse Code?
Muse Code está impulsado por el modelo de IA Muse Spark 1.2, que se centra en la eficiencia de programación, la depuración y los flujos de trabajo de los desarrolladores.
¿Cómo funcionan los subagentes persistentes de Muse Code?
Los subagentes persistentes permanecen activos durante las sesiones de programación para reducir la latencia y evitar la recopilación repetida de información, coordinando tareas complejas con menos intervención del usuario.
¿En qué plataformas está disponible Muse Code?
La beta de Muse Code está disponible en macOS y Linux, con Muse Spark 1.2 accesible a través de la Meta Model API para un uso global más amplio.
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Artículo producido con la ayuda de inteligencia artificial y revisado por el equipo editorial.
