أطلقت Meta وكيل البرمجة Muse Code المخصص لـ terminal، المدعوم بـ model Muse Spark 1.2 الجديد

Meta تدخل سباق AI Coding Agent

أطلقت Meta في الخامس من أغسطس 2026 أداة Muse Code، وهي أول AI coding agent متخصص تطلقه الشركة، إلى جانب model جديد يُسمى Muse Spark 1.2 يُشغّلها. كلتاهما متاحتان الآن — Muse Code في نسخة تجريبية (beta) لأنظمة macOS وLinux، بينما يمكن الوصول إلى الـ model عبر Meta Model API — مما يضع Meta في منافسة مباشرة مع Claude Code من Anthropic وCodex من OpenAI في سوق هندسة البرمجيات بمساعدة الـ AI المتنامي بسرعة.

وصف مارك زوكربيرغ الأداة على منصات التواصل الاجتماعي بأنها "terminal coding agent يتولى مهام هندسة البرمجيات الكاملة عبر مستودعات ضخمة"، واضعًا Muse Code لا بوصفها أداة إكمال تلقائي للكود، بل كنظام قادر على التخطيط وتنفيذ والتحقق من تغييرات متعددة الخطوات عبر قاعدة الكود بأكملها.

ما الذي تفعله Muse Code؟

على خلاف كثير من أدوات الـ AI البرمجية التي تعمل على ملفات أو دوال منفردة، صُمِّمت Muse Code للعمل على مستوى المستودع بأكمله. تأتي الأداة مزودة بثلاث مهارات مدمجة: /plan (لوضع استراتيجية تنفيذ تفصيلية خطوة بخطوة)، و/grill (لاختبار ذلك المخطط تحت ضغط باستكشاف نقاط ضعفه وحالاته الاستثنائية)، و/goal (لتنفيذ هدف محدد بصورة مستقلة). يحتفظ الـ agent بسجل أحداث محلي لا يقبل الحذف، مما يعني أنه يستطيع الاستئناف بعد أي انقطاع دون فقدان السياق — وهو أمر بالغ الأهمية في مهام إعادة الهيكلة أو التحسين طويلة الأمد.

ومن الميزات اللافتة أيضًا دعم الـ persistent async background agents؛ إذ بدلًا من إنشاء agent جديد لكل مهمة فرعية، تُبقي Muse Code على الـ background agents نشطةً طوال الجلسة، مما يُقلل من تجميع السياق المتكرر ويجعل سير العمل متعدد الخطوات أسرع وأكثر تماسكًا.

Muse Spark 1.2: الـ model الذي يحرّك كل شيء

يُمثّل Muse Spark 1.2 تحديثًا متخصصًا في البرمجة على Muse Spark 1.1، مع تحسينات في توليد الكود، وتصحيح الأخطاء المعقدة، وفهم قواعد الكود، وسير العمل الشامل للمطورين. وتؤكد Meta أن الـ model جرى تدريبه جنبًا إلى جنب مع Muse Code نفسها، مما يعني أن قدراته مضبوطة تحديدًا لتتلاءم مع واجهة الـ agent وأنماط مهامه — لا أنها اشتُقت لاحقًا من model للأغراض العامة.

أُجريت الـ benchmarks على Terminal-Bench 2.1 (89 مهمة)، وDeepSWE v1.1 (113 مهمة عبر 91 مستودعًا بخمس لغات برمجية)، وMeta Internal Coding Bench (440 مهمة مستمدة من pull requests داخلية فعلية). حصل Muse Spark 1.1 على 80.0 في Terminal-Bench 2.1؛ وتشير وثائق Meta إلى أن الإصدار 1.2 يتفوق على هذه النتيجة، وإن لم تُكشف الأرقام التفصيلية عند الإطلاق.

الأسعار والتوافر

تتوفر Muse Code كتطبيق terminal على macOS وLinux بأمر تثبيت من سطر واحد. ويمكن الوصول إلى الـ model الأساسي Muse Spark 1.2 عبر Meta Model API بسعر 1.25 دولار لكل مليون input token و4.25 دولار لكل مليون output token وفق نظام الدفع حسب الاستخدام المعتاد. كما تقدم Meta خطة مخفضة بصورة كبيرة للمساهمين تخفّض التكاليف بأكثر من 90% مقابل مشاركة البيانات — وهو نموذج تسعير يهدف إلى تسريع انتشار الأداة بين المطورين وجمع بيانات التدريب في آنٍ واحد.

لم يُعلَن عن دعم لنظام Windows حتى الآن، كما تفتقر الأداة عند إطلاقها إلى واجهة رسومية مخصصة — وهي ثغرة مقارنةً بـ Claude Code وCodex اللتين توفران خيارات تكامل أكثر ثراءً.

لماذا يهمنا هذا؟

يتحرك سوق الـ AI coding agent بوتيرة متسارعة. تحتل Claude Code من Anthropic وCodex من OpenAI مكانة راسخة بين المطورين المحترفين، فيما يظل GitHub Copilot صاحب أوسع قاعدة مستخدمين مثبّتة. ودخول Meta يُشير إلى أن الشركة ترى في الـ agentic coding طبقة استراتيجية لا يمكنها التخلي عنها للمنافسين، لا سيما مع تصاعد ضبابية الحدود بين مساعد الـ AI والمهندس البرمجي المستقل.

لا تراهن Meta هنا على منتج بمعزل عن سواه. فـ Muse Code مبنية فوق عائلة الـ model ذاتها، Muse Spark، التي تُقدّمها Meta منصةً للـ frontier AI، مما يجعل الـ coding agent منتجًا واختبارًا ميدانيًا في الوقت ذاته لأنظمة agentic أكثر قدرة ستأتي لاحقًا. وكما أفادت كل من 9to5Mac وVentureBeat، يمثل هذا الإصدار الدخول الأكثر مباشرةً لـ Meta حتى الآن في سير العمل اليومي للمطورين المحترفين.