Bộ phận nghiên cứu AI của Meta đã tham gia vào cuộc đua mã hóa tác nhân với Muse Code, một tác nhân mã hóa dựa trên thiết bị đầu cuối mới và Muse Spark 1.2, mô hình nâng cấp hỗ trợ nó. Bản phát hành được công bố vào ngày 5 tháng 8 năm 2026, đánh dấu nỗ lực trực tiếp nhất của Meta nhằm thách thức các công cụ mã hóa chuyên dụng từ OpenAI, Anthropic và làn sóng khởi nghiệp. Đối với các nhà phát triển đang theo dõi các công cụ AI và nền tảng tác nhân mới nhất, Muse Code cung cấp giải pháp rõ ràng dựa trên nghiên cứu về cách hành xử của một lập trình viên cặp AI.

Muse Code được thiết kế để đảm nhận các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm phức tạp trên các cơ sở mã lớn — lập kế hoạch thay đổi, viết mã và xác thực kết quả. Meta cho biết đại lý này đại diện cho "bước tiếp theo hướng tới biên giới" với các mô hình lớn hơn và có khả năng hơn đang được triển khai.

Một thiết kế đa tác nhân được xây dựng cho các tác vụ dài

Sự lựa chọn kiến trúc đáng chú ý nhất trong Muse Code là việc sử dụng các tác nhân nền bền vững. Thay vì sinh ra một tác nhân con mới cho mỗi nhiệm vụ con, Muse Code giữ một tập hợp các tác nhân nền không đồng bộ tồn tại trong toàn bộ phiên. Các đại lý này thu thập thông tin và tự mình thực hiện các bước tiếp theo, chỉ báo cáo lại cho đại lý chính khi có liên quan.

Meta lập luận rằng thiết kế này làm giảm độ trễ và nhu cầu con người điều khiển liên tục trong các vấn đề khó khăn, gồm nhiều bước. Công ty viết: “Sự kiên trì của họ làm giảm độ trễ và nhu cầu điều khiển”, bởi vì các đặc vụ tránh việc thu thập lại bối cảnh một cách dư thừa mà họ đã nắm giữ.

Muse Code cũng được xây dựng để tồn tại khi gặp sự cố. Mọi lệnh gọi mô hình, thực thi, phê duyệt và chỉnh sửa công cụ đều được thêm vào nhật ký sự kiện cục bộ đóng vai trò là nguồn thông tin chính xác duy nhất. Điều đó làm cho thời gian chạy "phát lại chính xác và khởi động lại an toàn", theo Meta — sau khi xảy ra lỗi, tác nhân có thể tiếp tục chính xác tại nơi nó dừng, cho phép nó xử lý các tác vụ chạy dài mà không bị trật bánh.

Tác nhân cung cấp một số kỹ năng tích hợp: lệnh `/plan` để biến nhiệm vụ thành kế hoạch được phê duyệt, lệnh `/grill` để kiểm tra căng thẳng kế hoạch đó cho đến khi nó được thực hiện và lệnh `/goal` hoạt động hướng tới một mục tiêu cụ thể.

Muse Spark 1.2: Bản nâng cấp đầu tiên về mã hóa

Muse Spark 1.2 là bản cập nhật tập trung vào mã hóa cho mẫu Muse Spark 1.1 trước đó. Meta cho biết họ đã cải thiện khả năng tạo mã của mô hình, gỡ lỗi phức tạp, hiểu cơ sở mã và quy trình làm việc của nhà phát triển từ đầu đến cuối bằng cách mở rộng đáng kể tính toán đào tạo về các nhiệm vụ mã hóa và mở rộng tính đa dạng của môi trường đào tạo, đồng thời duy trì thế mạnh của mình trong các nhiệm vụ tổng thể.

Điều quan trọng là Meta đã đồng đào tạo Muse Spark 1.2 cùng với chính Muse Code. Khóa đào tạo kết hợp các quỹ đạo khai thác được lấy mẫu từ chối và tối ưu hóa công thức cho các mục tiêu, nén ngữ cảnh và các tác nhân phụ, cùng với việc tích hợp bộ công cụ Muse Code để tối đa hóa khả năng tương thích.

Công ty cũng sử dụng một vòng lặp tự cải tiến: họ sử dụng Muse Spark 1.1 để tạo ra các môi trường mã hóa đầy thử thách và các mẫu tuân theo hướng dẫn, sau đó đưa ra các giải pháp cấp mô hình cho ứng viên về mức độ đáp ứng yêu cầu của họ. Quá trình đó đã tạo ra một tập dữ liệu đào tạo có thể mở rộng giúp Muse Spark 1.2 thực hiện theo các hướng dẫn phức tạp chính xác hơn so với phiên bản tiền nhiệm.

Đo điểm chuẩn về tối ưu hóa hạt nhân GPU

Để chứng minh khả năng của Muse Spark 1.2, Meta đã thử nghiệm khả năng của mô hình này trong việc tối ưu hóa lặp lại nhân GPU qua hơn 1.000 lệnh gọi công cụ, với các phiên kéo dài tới 24 giờ. Bằng cách sử dụng môi trường tác nhân của Muse Code, mô hình đã viết, biên dịch, lập hồ sơ và cải thiện dần dần hiệu năng của hạt nhân so với đường cơ sở được cung cấp.

Điểm chuẩn nhắm vào các hạt nhân KDA và MLA chạy trên GPU NVIDIA Hopper. Meta đã báo cáo rằng tác nhân này đã đạt được "những cải tiến đáng kể" so với quá trình triển khai cơ bản. Đối với khối lượng công việc MLA, mô hình đã thiết kế một đường dẫn Triton hai nhân kết hợp phản ứng tổng hợp và sắp xếp hạt nhân với các tối ưu hóa dành riêng cho kiến ​​trúc chú ý tiềm ẩn. Các mô hình bị cấm chỉ nhập thư viện hạt nhân của bên thứ ba và phải triển khai các thuật toán từ đầu trong Triton.

Tính khả dụng và điều gì sẽ xảy ra tiếp theo

Muse Spark 1.2 hiện có sẵn thông qua Muse Code và thông qua API Meta Model, với những gì Meta mô tả là "quyền truy cập toàn cầu mở rộng". Công ty nhấn mạnh rằng đây chỉ là một bước tạm thời, giới thiệu "các tính năng khai thác mới và các mẫu mạnh mẽ hơn" trong tương lai.

Sự ra mắt đặt Meta vào một lĩnh vực đông đúc và cạnh tranh. Tác nhân mã hóa đã trở thành một trong những danh mục hấp dẫn nhất trong AI, với các công cụ hứa hẹn có thể tự động xử lý mọi thứ, từ sửa lỗi cho đến triển khai toàn bộ tính năng. Điểm khác biệt của Meta là nền tảng nghiên cứu chuyên sâu và sự nhấn mạnh vào các tác nhân bền bỉ, có khả năng chống chịu sự cố có thể chạy mà không cần giám sát trong nhiều giờ.

Liệu các nhà phát triển có áp dụng Muse Code thay vì các lựa chọn thay thế cố thủ hay không vẫn còn phải xem, nhưng tín hiệu từ Meta rất rõ ràng: công ty có ý định cạnh tranh nghiêm túc trong lĩnh vực công nghệ phần mềm đại lý, không chỉ các chatbot dành cho người tiêu dùng. Với các mẫu lớn hơn được hứa hẹn sẽ sớm ra mắt, cuộc chiến giữa tác nhân mã hóa sẽ ngày càng khốc liệt.

Đi trước AI

Các công cụ AI và tác nhân mã hóa mới đang được tung ra thị trường mỗi tuần. Để theo dõi sự phát triển AI mới nhất — từ các bản phát hành mô hình đến nền tảng dành cho nhà phát triển — hãy luôn theo dõi AI Buzz Wire.

Đọc thêm tin tức về AI →