Meta 首个 AI 编码代理，就在你的终端。
Muse Code 是 Meta 的 AI 终端编码代理，为你最复杂的开发工作流而生。构建、调试、交付：它先规划任务，再分发给隔离 git worktree 中的常驻后台代理并行执行，全程记录每一个决策。
看它干活。
六个功能，一次会话，零冲突。
Muse Code 同时构建六个游戏功能 —— 每个代理都在自己的隔离 worktree 中工作。互不干扰，每个分支都干净合并。
一句话的想法，交付成能用的应用。
用一句话描述产品。Muse Code 规划构建、搭好技术栈、接通页面、验证结果 —— 端到端，全在你的终端里完成。
从一个视频文件到能跑的软件。
把 mp4 直接拖进终端 —— 一段度假屋的航拍视频变成完整的营销预订页面。Muse Spark 能读视频、图片、音频和 PDF，不只是代码。
从提示词到 Pull Request，只需三步。
数秒装好
一条命令，然后用 Meta 开发者账号登录。不需要 IDE、不需要插件 —— 只要你的终端。
描述任务
用自然语言说出目标。Muse 规划任务并交给常驻后台代理并行执行。
审查交付
审计事件日志，回放任何决策，然后合并干净的 worktree。每一个 diff 都由你掌控。
加速你的构建。
Muse Code 是由 Muse Spark 驱动的快速、易上手的编码代理。
默认多代理
每个任务都由多个代理协同完成 —— 执行者并行干活，审查者在后台把关 —— 交付更快，质量不打折。
隔离的 git worktree
每个代理都在自己的 worktree 中工作 —— 你的工作副本从不被碰。没有冲突、没有文件被覆盖；变更只有在审查后才会合并。
完全可审计
每个动作都透明可追溯。审查生成的代码、理解 AI 的决策，内建的全流程可见性让你始终放心。
为 Muse Spark 而生
联合训练带来深度集成：更好的工具调用、更少的重试、比通用封装更高质量的输出 —— 100 万 token 上下文装得下你的整个仓库。
模型与执行框架，合而为一地训练。
Muse Code 由 Meta 的 Muse Spark 1.2 驱动，与 Muse Code 执行框架本身联合训练 —— 拒绝采样的代理轨迹、目标条件化、上下文压缩 —— 并在长程任务上深度训练：整仓库生成与端到端项目。结果是：更少死胡同、更紧凑的计划、更干净的 diff。
开发者的交付方式正在改变。
“午饭前发起一个横跨三个服务的重构，饭后审查事件日志，三个 worktree 全部干净合并。这是一种全新的工作方式。”
“worktree 隔离是杀手级细节。三个代理同时改一个仓库，零冲突。”
“第一个让我敢放进 monorepo 的代理。1M 上下文不是纸面参数 —— 它规划了一次横跨 400 个文件的重命名，一个都没漏。”
“逐步回放了一个代理的运行过程来理解它的某个决策。换任何其他编码代理试试？”
“Contributor 档的定价离谱地便宜。我在一个副业项目上跑了一整周，花费不过一杯咖啡。”
“它在后台排队跑代理，我继续在同一个会话里敲字。感觉不像工具，更像一支团队。”
两个档位，零锁定。
Beta 期间按 token 计费，档位随时切换。
常见问题。
Muse Code 是什么？+−
Muse Code 是 Meta 的 AI 终端编码代理，由 Meta Superintelligence Labs 于 2026 年 8 月发布 Beta，由 Muse Spark 1.2 模型驱动。它能承担大型仓库中的完整软件工程任务 —— 规划变更、编写代码，并由常驻后台代理验证结果。
Muse Code 正式发布了吗？+−
截至 2026 年 8 月，Muse Code 处于 Beta 阶段，支持 macOS 和 Linux。用一行命令安装，Meta 开发者账号登录，绑定 API key 即可使用。
并行代理如何互不干扰？+−
每个后台代理都在自己的隔离 git worktree 中工作。变更在主代理审查合并前保持独立，因此不会有文件冲突或互相覆盖的编辑。
我的代码会被用于训练模型吗？+−
只有选择 Contributor 档位时，会话才可能被用于改进产品，以换取大幅降低的价格。Standard 档位下，你的数据永不用于训练。
它能处理多大的代码库？+−
Muse Spark 1.2 支持 100 万 token 的上下文窗口 —— 足以在大型 monorepo 中端到端地规划、重构和验证，而不只是单个文件。
我能看到代理做了什么吗？+−
能。每次工具调用和决策都写入完整的事件日志。你可以实时观看、在任务中途暂停或重定向代理，事后还能逐步回放任何一次运行。
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