Meta now has the models and, with Muse Code, the agentic harness to run them. The tool is available in beta on Mac and Linux, with two execution modes: interactive in the terminal and headless. Authentication can be done through the browser or via an API key.

The default model is Muse Spark 1.2, launched at the same time, and Meta strongly recommends not switching away from it. The reason is simple: the LLM and the harness were trained together. Muse Spark 1.2 is described as a “moderate improvement” over Muse Spark 1.1, which launched in early July and was initially limited to the United States. The main gains focus on coding, especially longer tasks, with training aimed at improving planning, context compression and goal adherence.

Pricing for Muse Spark does not change with Muse Code. The API still offers a standard tier and a cheaper “contributor” tier, but the discount comes with two trade-offs: much tighter rate limits and permission for Meta to use inputs and outputs to train future models. That option is blocked in the European Union, and also unavailable in Australia, Brazil, Canada, South Korea and the UK. Standard pricing is $1.25 per million input tokens, $0.15 for cached input and $4.25 for output; contributor pricing drops to $0.10, $0.002 and $0.20 respectively. Meta is also beginning to process requests for ZDR, or zero data retention.

Like Codex, Muse Code does not support nested sub-agents. Meta provides around ten cookbooks to demonstrate what the system can do, including natural-language planning, task distribution across sub-agents, deterministic replays, goal tracking and immutable guardrails. The harness can manage up to 16 sub-agents, though the real ceiling depends on machine resources, using the general formula of processor cores minus two. These sub-agents cannot spawn their own sub-agents, but they can each use their own Git tree to avoid write conflicts. Muse Code itself runs them to “observe” execution, and each sub-agent follows a quality axis and can advise the main agent without interrupting it.

By default, all shell commands run inside an OS sandbox, and a human must review commands deemed risky — broadly, rm -f and rm -fr, with or without sudo. These two protections can be enabled or disabled separately. A stricter mode can require review for any command not on an allowlist, while a YOLO mode disables the sandbox as well and tells the harness to trust the workspace.

Muse Code also includes voice input, enabled by default on Mac but not on Linux. It supports manual context management, including compression, summaries of recent actions and export with the ability to hide strings that look like secrets. In a small but notable detail, AGENTS.md files take precedence over CLAUDE.md files.

Meta avait les modèles, il a désormais le harnais. Son nom : Muse Code.

Disponible en bêta sur Mac et Linux, il a deux modes d’exécution : interactif (terminal) et headless. L’authentification passe par le navigateur ou par une clé d’API.

Le modèle par défaut est Muse Spark 1.2, lancé en parallèle. Meta recommande fortement de ne pas en changer et pour cause : le LLM et le harnais ont été entraînés conjointement.

Muse Spark 1.2 constitue une « amélioration modérée » de Muse Spark 1.1, qui était sorti début juillet uniquement aux États-Unis. Les optimisations se sont portées sur le codage. En particulier sur les tâches longues. Ont donc été exercées des compétences telles que la planification, la compression du contexte et l’adhérence à des objectifs.

Payer avec ses données : une option non disponible dans l’Union européenne

Le lancement de Muse Code ne change pas la tarification des modèles Muse Spark. L’API conserve, en plus du niveau standard, le niveau dit « contributeur ». Il offre une nette ristourne en contrepartie à deux éléments. D’une part, accepter des limites de débit plus strictes (60 requêtes par minute vs 3000 ; 2,1 millions de tokens par minute vs 4 millions). De l’autre, donner à Meta le droit d’exploiter entrées et sorties pour entraîner de futurs modèles. Un point bloquant dans l’Union européenne, si bien que l’option n’y est pas disponible. Elle ne l’est pas non plus en Australie, au Brésil, au Canada, en Corée du Sud et au Royaume-Uni.

(prix par million de tokens)

Input

Input (cache)

Output

Standard

1,25 $

0,15 $

4,25 $

Contributeur

0,10 $

0,002 $

0,20 $

Meta commence par ailleurs à traiter les demandes d’activation de l’option ZDR (zero data retention).

Comme avec Codex, pas d’imbrication de sous-agents

Meta propose une dizaine de cookbooks pour illustrer les capacités de Muse Code. Par exemple, la planification en langage naturel, la distribution de tâches entre sous-agents, les rejeux déterministes, le suivi des objectifs ou l’immuabilité des garde-fous.

Le harnais peut gérer un maximum de 16 sous-agents. Le plafond dépend des ressources de la machine (formule générale : nombre de cœurs processeurs – 2). Comme sur Codex, ces sous-agents ne peuvent pas en lancer d’autres. Mais ils peuvent avoir leur propre arbre Git pour éviter les conflits d’écriture. Muse Code en fait lui-même tourner, pour « observer » l’exécution. Chacun suit un axe de qualité et peut fournir des conseils à l’agent principal sans l’interrompre.

Par défaut, toutes les commandes shell s’exécutent dans une sandbox OS et l’humain doit examiner celles jugées à risque (globalement, rm -f et rm -fr, précédées ou non de sudo). On peut activer/désactiver séparément ces deux aspects.

Il existe un mode plus strict (demande de révision de toute commande qui n’est pas en liste d’autorisation)… ainsi qu’un mode YOLO, qui désactive aussi la sandbox et dit au harnais de faire confiance à l’espace de travail.

Muse Code a une option de saisie vocale (activée par défaut sur Mac ; pas sur Linux). Il permet de gérer manuellement le contexte (compression, résumé des dernières actions, exportation avec possibilité de masquer les chaînes ressemblant à des secrets…). Les fichiers AGENTS.md ont la priorité sur les fichiers CLAUDE.md.

Illustration générée par IA

The post Muse Code, le harnais agentique de Meta, n’arrive pas seul appeared first on Silicon.fr.