Metaは8月5日、大規模なコードベース向けのターミナル型AI開発エージェント「Muse Code」をベータ公開しました。変更計画、コード作成、結果検証までを一つの仕事として扱い、規模が大きい場合は複数のサブエージェントへ分割して並列実行します。各担当は分離したworktreeで作業するため、同じ作業コピーを同時に壊しにくい設計です。Metaは基盤モデルの提供に加え、開発者が日常的に使う実行環境でもOpenAIやAnthropicと競う段階へ入りました。
大きな仕事をサブエージェントへ分割
Muse CodeはMetaのMuse Sparkを基盤にし、1コマンドで導入できると説明されています。大きな依頼では、担当ごとに独立したサブエージェントを起動し、複数機能を同時に作成します。元の作業コピーへ直接書き込まず、衝突を抑えてから結果をまとめます。
分離worktreeでもレビューは必要
並列化は速さを生みますが、分割した変更の前提が食い違うと統合時に問題が出ます。『作業コピーを触らない』ことは、生成コードの品質や安全性を保証する意味ではありません。差分レビュー、テスト、権限制限は引き続き必要です。
開発者は実装者から並列作業の監督者へ
大規模システムの改修では、AI一体に長時間任せる方法から、機能単位で複数AIを監督する方法へ移ります。開発チームは、依頼の分け方、共通仕様、統合テスト、承認者を先に決めることで並列化の利点を得やすくなります。 現在はベータ版です。対応地域、料金、企業向け管理機能などは正式提供まで変わる可能性があります。