Blog

Novidades e análises aprofundadas.

Anúncios, notas de pesquisa e guias práticos sobre o Muse Code, o Muse Spark e a Meta Model API.

A FUNDO· 3 min de leitura

O event log: replay exato, à prova de reinício

Agentes que trabalham por horas precisam de uma memória que sobreviva a qualquer coisa. O runtime do Muse Code gira em torno de um único log append-only — e quase toda propriedade de confiança do produto nasce dele.

Ler o post →
GUIA· 3 min de leitura

Primeiros passos com o Muse Code: da instalação ao primeiro merge

O agente de código para terminal da Meta tem um setup deliberadamente mínimo: um comando, um login no navegador, e você já está no comando de uma sessão multiagente dentro do seu próprio repositório. Aqui vai o caminho completo, incluindo as partes que merecem atenção extra.

Ler o post →
A FUNDO· 3 min de leitura

Um bot autônomo para GitHub que sabe a hora de não agir

A receita de agente para GitHub do cookbook liga triagem, revisão de PR e correção de bugs ao GitHub Actions, rodando OpenCode com Muse Spark. As lições mais valiosas estão nos guardrails.

Ler o post →
A FUNDO· 2 min de leitura

Uma API, qualquer harness: a jogada de ecossistema da Model API

A Meta colocou seu modelo de código em todos os lugares onde os devs já estão — SDK da OpenAI, SDK da Anthropic, CLIs de agente rivais e até o OpenRouter. Compatibilidade em primeiro lugar é a estratégia de distribuição.

Ler o post →
A FUNDO· 2 min de leitura

Solte um mp4 no terminal: programação multimodal na prática

A demo de lançamento mais silenciosamente radical não era sobre velocidade nem paralelismo. Era um arquivo de vídeo virando um site.

Ler o post →
PESQUISA· 3 min de leitura

24 horas e 1.000 tool calls: o que o estudo de caso dos kernels realmente prova

Benchmarks medem o sprint de um agente. O estudo de otimização de kernels da Meta mede a maratona — e esse é o número mais interessante.

Ler o post →
PESQUISA· 3 min de leitura

Como o Muse Spark 1.2 foi treinado: co-treinamento, longo horizonte e um loop de autoaperfeiçoamento

'Feito para o Muse Spark' não é atalho de marketing — descreve uma estratégia de treinamento. Três técnicas das notas de lançamento da Meta explicam por que modelo e agente rendem mais juntos do que qualquer um deles renderia com um estranho.

Ler o post →