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Novità e approfondimenti.

Annunci, note di ricerca e guide pratiche su Muse Code, Muse Spark e la Meta Model API.

APPROFONDIMENTO· 3 min di lettura

L'event log: replay esatto, riavvio senza paura

Un agent che lavora per ore ha bisogno di una memoria che sopravviva a tutto. Il runtime di Muse Code è costruito attorno a un unico log append-only — e quasi ogni proprietà di fiducia del prodotto ne discende.

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GUIDA· 3 min di lettura

Primi passi con Muse Code: dall'installazione al primo merge

Il coding agent da terminale di Meta è volutamente minimale da configurare: un comando, un login nel browser, e stai già guidando una sessione multi-agent nel tuo repository. Ecco il percorso completo, comprese le parti su cui vale la pena rallentare.

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APPROFONDIMENTO· 3 min di lettura

Un bot GitHub autonomo che sa quando stare fermo

La ricetta del cookbook per l'agente GitHub porta triage, review delle PR e bug-fix automatici dentro GitHub Actions, con OpenCode e Muse Spark. Ma la lezione più preziosa sono i guardrail.

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APPROFONDIMENTO· 2 min di lettura

Un'API, tutti gli harness: la strategia ecosistema del Model API

Meta ha portato il suo modello di coding ovunque gli sviluppatori già lavorano: SDK di OpenAI, SDK di Anthropic, le CLI agentiche dei rivali, perfino OpenRouter. La compatibilità totale è la strategia di distribuzione.

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APPROFONDIMENTO· 2 min di lettura

Trascina un mp4 nel terminale: il coding multimodale, dal vivo

La demo di lancio più silenziosamente radicale non parlava di velocità né di parallelismo. Parlava di un file video che diventa un sito web.

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RICERCA· 3 min di lettura

24 ore e 1.000 tool call: cosa dimostra davvero il case study sui kernel

I benchmark misurano lo scatto di un agente. Lo studio di Meta sull'ottimizzazione dei kernel ne misura la maratona — ed è il numero più interessante dei due.

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RICERCA· 3 min di lettura

Come è stato addestrato Muse Spark 1.2: co-training, lavoro long-horizon e un loop di auto-miglioramento

"Built for Muse Spark" non è uno slogan di marketing: descrive una strategia di training. Tre tecniche dalle release notes di Meta spiegano perché modello e agente rendono di più insieme che con un estraneo.

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