Meta Luncurkan Muse Code sebagai agen kecerdasan buatan (AI) terbaru untuk membantu programmer mengembangkan proyek perangkat lunak yang kompleks. Perusahaan juga memperkenalkan model bahasa Muse Spark 1.2 sebagai otak utama teknologi tersebut. Langkah ini mempertegas ambisi Meta dalam persaingan AI coding bersama OpenAI dan Anthropic.
CEO Meta, Mark Zuckerberg, memperkenalkan Muse Code melalui media sosial pada Rabu (5/8/2026). Ia menjelaskan bahwa agen AI ini mampu menangani seluruh proses pengembangan perangkat lunak. Muse Code dapat menyusun rencana, menulis kode, menguji hasil, dan menyelesaikan pekerjaan dalam repositori berskala besar.
Muse Code Pecah Proyek Besar Menjadi Tugas Kecil
Meta merancang Muse Code agar mampu mengelola proyek pengembangan perangkat lunak yang rumit. Sistem ini membagi pekerjaan besar menjadi sejumlah tugas yang lebih kecil. Selanjutnya, beberapa sub-agen AI mengerjakan setiap tugas secara bersamaan.
Setiap sub-agen bekerja di ruang kerja yang berbeda. Cara tersebut mencegah konflik antarkode ketika pengembang membuat banyak fitur sekaligus. Hasilnya, proses pengembangan berlangsung lebih cepat dan lebih stabil.
Zuckerberg mengungkapkan bahwa Meta pernah menguji Muse Code dengan enam fitur game yang dikerjakan secara paralel. Semua sub-agen menyelesaikan tugasnya tanpa benturan. Pengembang pun dapat menggabungkan seluruh hasil pekerjaan dengan lebih mudah.
Meta juga membuat proses instalasi menjadi sederhana. Pengguna hanya perlu menjalankan satu baris perintah di terminal komputer. Setelah itu, Muse Code langsung siap digunakan.
Agen AI Tetap Bekerja Tanpa Menunggu Perintah
Meta melengkapi Muse Code dengan fitur async background agents. Fitur tersebut membuat agen AI terus bekerja meski pengguna tidak memberikan instruksi baru.
Saat menghadapi tugas yang panjang, agen AI melanjutkan pekerjaannya secara mandiri. Agen tersebut menentukan waktu yang tepat untuk melaporkan perkembangan kepada agen utama. Pendekatan ini membantu mengurangi waktu tunggu dan mempercepat penyelesaian proyek.
Meta juga menghadirkan sistem pencatatan lokal. Sistem itu menyimpan setiap aktivitas secara berurutan. Catatan tersebut meliputi pemanggilan model, penggunaan alat, persetujuan pengguna, hingga perubahan kode.
Jika proses terganggu, pengguna dapat melanjutkan pekerjaan dari titik terakhir. Mereka tidak perlu mengulang seluruh proses. Cara ini menghemat waktu dan meningkatkan efisiensi.
Ilustrasi aplikasi Facebook.
Muse Code Dukung Vibe Coding Berbasis Video
Muse Code juga menawarkan kemampuan vibe coding. Pengguna cukup menjelaskan kebutuhan menggunakan bahasa sehari-hari atau mengunggah media visual. Selanjutnya, AI menerjemahkan informasi tersebut menjadi kode yang siap digunakan.
Meta memperlihatkan contoh penggunaan fitur tersebut. Dalam demonstrasi itu, pengguna mengunggah video berformat MP4 yang menampilkan kondisi sebuah rumah. Muse Code kemudian menganalisis isi video tersebut. Setelah itu, sistem langsung membuat halaman pemasaran lengkap beserta fitur pemesanan rumah.
Kemampuan memahami video menjadi keunggulan penting Muse Code. Banyak agen AI lain masih mengandalkan perintah berbasis teks. Sebaliknya, Muse Code mampu memahami konteks visual sekaligus menghasilkan aplikasi yang dapat langsung digunakan.
Fitur tersebut membuka peluang bagi lebih banyak pengguna. Programmer profesional dapat mempercepat pekerjaannya. Pengguna umum juga bisa membuat aplikasi tanpa harus memahami bahasa pemrograman secara mendalam.
Muse Spark 1.2 Tawarkan Performa Kompetitif
Meta mengklaim Muse Spark 1.2 mampu bersaing dengan model AI coding terkemuka. Pada benchmark Terminal-Bench 2.1, model tersebut mencatat hasil yang lebih tinggi daripada GPT-5.6 Terra milik OpenAI. Performanya juga mendekati Claude Opus 5 dari Anthropic.
Meta juga menguji Muse Spark 1.2 melalui DeepSWE 1.1. Pada pengujian itu, model tersebut memang belum melampaui Claude Opus 5 maupun GPT-5.6 Terra. Namun, Muse Spark 1.2 masih mencatat hasil yang lebih baik dibanding Grok dari X.ai dan Gemini 3.6 Flash buatan Google.
Meta juga melakukan pengujian internal. Hasilnya menempatkan Muse Spark 1.2 di antara Claude Opus 5 dan GPT-5.6 Terra. Temuan tersebut menunjukkan bahwa Meta berhasil menghadirkan model AI yang mampu bersaing di kelas atas.
Harga Lebih Kompetitif untuk Pengembang
Meta tidak hanya mengandalkan performa. Perusahaan juga menawarkan harga yang lebih kompetitif.
Kepala Meta Superintelligence Labs, Alexandr Wang, menilai Muse Code cocok untuk berbagai kebutuhan pengembangan perangkat lunak. Ia mengatakan banyak alur kerja dapat memanfaatkan teknologi ini dengan biaya yang lebih efisien.
Meta menetapkan tarif 1,25 dolar AS untuk setiap satu juta token input. Perusahaan juga mengenakan biaya 4,25 dolar AS untuk setiap satu juta token output. Nilai tersebut setara sekitar Rp22.500 per satu juta token input dan sekitar Rp76.500 per satu juta token output.
Melalui Muse Code dan Muse Spark 1.2, Meta memperkuat posisinya di industri AI generatif. Perusahaan menawarkan kombinasi performa tinggi, otomatisasi cerdas, dukungan pemrosesan visual, serta biaya yang lebih terjangkau. Strategi tersebut membuka persaingan baru di pasar agen AI pemrogram.
