# Muse Code

Muse Code 是 Meta 以终端为主要入口的编程智能体，基于 Muse Spark 和多智能体执行，面向长周期软件工程任务。它可规划、编辑、运行命令、协调并行任务，并支持交互使用或 CI 运行。

Canonical URL: https://aiidelist.com/zh/ide/muse-code

Language: zh

更新日期: 2026-10-06

## 概览

- 分类: Terminal / CLI Coding Agents
- 以终端为主要入口的 Meta 编程智能体，基于 Muse Spark，专注长周期、多智能体软件工程。
- 编辑器基础: CLI
- 平台: macOS, Linux, Windows
- 开源: 否
- 本地模型支持: 否
- 自带 API 密钥: 否

## 简评

若希望将 Meta Muse Spark 与可审计的终端多智能体流程紧密结合，尤其要处理仓库级、并行工程任务，Muse Code 很合适；若要求仅本地推理，或优先考虑广泛的模型服务商选择，则匹配度较低。

## 适合场景

- 大型仓库重构与迁移
- 跨独立包或功能的并行实现
- 以终端为主、希望审计智能体执行过程的开发者
- CI 自动化与可重复工程流程
- 以截图、PDF 或视频为输入的多模态实现任务

## 优点

- 围绕长周期终端编程设计，而非自动补全式辅助。
- 并行智能体可使用隔离 Git worktree，减少写入冲突。
- 通过事件日志、审批、回退和会话控制提供完善的可观测能力。
- 可交互运行、在 CI 中无界面运行，或通过 SDK 使用。
- 原生支持 macOS、Linux 和 Windows。

## 局限

- 要求模型仅在本地推理的开发者
- 希望使用图形 IDE，而非终端流程的用户
- 需要智能体官方广泛支持第三方模型服务商的团队
- 需要在 Windows 上使用全部会话协作功能的用户
- 官方智能体以 Meta 的 Muse Spark 模型为中心，并不主打广泛的第三方模型选择。
- 目前没有列出免费的 Muse Code 订阅套餐。
- 部分编排功能随版本、平台及开放进度而变化。
- Windows 目前不支持语音输入和跨会话消息。
- SDK 仓库已开源，但 Muse Code CLI 本身并未开源。

## 为什么选择 Muse Code？

Muse Code 的定位不是替代编辑器或增加自动补全。主要特色在于将终端原生智能体运行框架与 Muse Spark 结合，围绕长时间的仓库任务设计，而不局限于单次代码生成。Meta 称模型与运行框架共同开发，这对需要多轮工具调用、仓库导航、验证和恢复的任务尤其重要。

另一项特色是任务编排。Muse Code 将并行能力视为工程基础，而不只是多开几个聊天窗口。主会话可委派范围明确的工作，具有写入权限的子智能体可放在独立 Git worktree 中。这种架构适合迁移、多包修改和功能开发，让独立改动可以同时进行，无需共用同一份工作目录。

可审计性也是核心。Muse Code 保留会话事件、展示子智能体活动、支持审批，并能回退或恢复任务，让运行过程可追踪。对评估自主编程工具的团队来说，审查更像是在监督完整工程流程，而不是接受一份生成的补丁。

## 核心工作流程

较有效的做法是向主智能体说明目标，只在并行确有价值时拆分任务。只读调查可共用工作目录，同时写入的任务则应使用不同 worktree。这里的区别很重要：应为确实需要隔离的子智能体申请 worktree，而不是让所有子智能体一律使用。

大型任务适合按职责边界委派，每项工作都配有自己的验证步骤。例如，一个智能体检查兼容性风险，一个更新测试，另一个审查最终差异。主智能体负责汇总结果，无需让每个执行者都承担完整任务。

Muse Code 也支持分阶段或并行编排的可复用工作流，但 Meta 指出，是否可用取决于安装版本、平台和开放进度。工作流入口尚不可用时，直接使用子智能体和独立会话，仍可采用更简单的协调方式。

## 适用场景

Muse Code 尤其适合一项请求需要展开为多项关联操作的仓库级任务。依赖升级、框架迁移、逐包重构、测试修复和大型代码库调查，都适合拆成可独立验证的工作。

它也适合自动化流水线。无界面执行模式可在 CI 中将任务运行至完成并输出结构化事件，无需交互终端，即可用于维护、验证、发布准备或受控代码转换。

多模态输入也改变了部分开发任务的方式。Muse Spark 支持图片、PDF 和视频，会话可直接将视觉参考或产品资料用作实现背景，无需先把全部需求改写成文字。

## 同类工具对比

与 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Aider 和 OpenCode 相比，Muse Code 最明确的特色是与 Muse Spark 的官方一体化搭配，以及明确的多智能体协调、worktree 隔离、会话消息和外部客户端会话协议。

紧密集成也意味着限制。文档并未将 Muse Code 定位为通用的自带模型运行框架，经常在不同模型服务商间切换的开发者，可能更适合强调服务商灵活性的工具。希望将 Muse Spark 与 Meta 智能体运行时作为整体使用时，Muse Code 更有意义。

因此，比较重点不只是能否编辑文件、执行 shell 命令，而是期望怎样组织工作。Muse Code 强调可监督的并行执行与可追踪性；其他终端智能体可能更偏向简单的单智能体循环、更广的模型选择，或与其他模型服务商的深度集成。

## 配置建议

仓库指令应持久保存，无需在提示词中反复说明。Muse Code 可按目录范围加载 `AGENTS.md` 及兼容指令文件，让项目约定、测试命令、架构约束和审查规则与代码一起维护。较深目录的指令优先于上层，适合各包规则不同的单体仓库。

并行任务写入较多时，应隔离写入者，让只读调查者留在共享工作目录中。这样既可避免无修改任务产生额外 worktree 协调成本，也能在多个智能体同时写入时保护彼此的改动。

审批设置也应匹配运行环境。交互开发可保留人工审查；CI 则需要能在无人响应审批提示时仍完成任务的策略。团队还可通过工作区权限、托管配置、MCP 策略和钩子进一步约束行为。

套餐选择不仅影响成本，也影响隐私。Meta 标明 Contributor 模型流量可用于改进其产品，而标准 Muse Spark 档位标明不会用于该目的。敏感代码库应选择合适的数据政策，不能只看 token 单价。

## 迁移建议

Muse Code 可融入已经包含智能体指令的仓库，无需从头设置。指令加载器识别 `AGENTS.md` 和 `CLAUDE.md` 等常见文件，并明确规定不同目录层级的优先级。

当前更新日志还记录了内置 `migrate` 技能，可导入 Claude Code 或 Codex 的记忆笔记和 MCP 服务器配置。这能降低从其他终端智能体迁入的成本，但由于权限模型、工具行为及支持能力并不相同，导入的配置仍应复查。

若团队希望为 Muse Code 构建自有界面，独立 SDK 比单纯 shell 自动化更值得关注。开发者预览版 SDK 通过 Muse Session Protocol 驱动会话，让自定义客户端控制会话、工具和审批，同时仍由 Muse Code 作为底层智能体运行时。

## 功能

### Agent 编排

- 为范围明确的任务并行运行子智能体
- 为同时写入的智能体分别提供 Git worktree 隔离
- macOS 和 Linux 上的跨会话消息
- 在支持的环境中复用分阶段与并行工作流

### 执行与安全

- 交互式终端界面与无界面 \`muse exec\` 模式
- 操作系统沙箱与可配置审批策略
- 工作区范围的命令权限
- 保留事件日志、恢复、回退和会话导出

### 上下文与输入

- Muse Spark 1.3，具有 1,048,576 token 上下文窗口
- 通过 Muse Spark 理解图片、PDF 和视频
- 通过 AGENTS.md 及兼容文件提供项目指令
- 本地个人、项目和共享仓库记忆范围

### 自动化与扩展

- 通过 stdio 或可流式 HTTP 连接 MCP 服务器
- 远程 MCP 服务器的 OAuth 2.1 登录
- 技能、钩子和生命周期自动化
- 基于 Muse Session Protocol 的开发者预览版 SDK

## 安装

````````sh
curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | sh
````````

## 价格

paid

- Everyday Usage: $5 — 月 — 每 5 小时 10–50 条提示，支持上传图片和视频，并提供语音模式与网页搜索。
- High Usage: $15 — 月 — 包含 Everyday 权益，用量为 Everyday 的 5 倍。
- Power Usage: $50 — 月 — 包含 High 权益，用量为 Everyday 的 20 倍，并提供新功能抢先体验和更高文件上传额度。
- Model API Standard: $1.25 input / $4.25 output — 每 100 万 token — Muse Spark 1.3 标准 API 价格；缓存输入为每 1M token $0.15，流量不用于改进 Meta 产品。
- Model API Contributor: $0.10 input / $0.20 output — 每 100 万 token — 价格更低的 Muse Spark 1.3 Contributor 方案；缓存输入为每 1M token $0.002，流量可能用于改进 Meta 产品。

价格核对日期: 2026-09-27

## 支持的模型

- Muse Spark 1.3
- Muse Spark 1.2
- Muse Spark 1.1

## 隐私与数据处理

Muse Code 在开发者电脑上执行工具，但通过 Meta Model API 进行模型推理。Meta 当前产品页称，Contributor 模型流量会用于改进产品，标准 Muse Spark 流量则不会。会话日志和个人项目记忆可保留在本地；`--no-session-log` 可关闭会话状态保留。使用敏感仓库前，应查看现行 Meta 条款及企业数据控制。

## 企业功能

- 供管理员使用的托管默认配置与策略管理层
- 工作区审批策略与操作系统沙箱控制
- 无界面 CI 执行，输出结构化 JSONL 事件

## 替代工具

- Claude Code
- Codex CLI
- Gemini CLI
- Aider
- Qwen Code
- OpenCode

## 资料来源

- [官方网站](https://dev.meta.ai/products/muse-code)
- [官方文档](https://dev.meta.ai/docs/muse-code)
- [安装](https://dev.meta.ai/docs/muse-code)
- [价格](https://dev.meta.ai/lp/muse-code)
- [更新日志](https://dev.meta.ai/docs/muse-code/changelog)
- [Muse Code 官方产品页](https://dev.meta.ai/products/muse-code)
- [Muse Code 文档](https://dev.meta.ai/docs/muse-code)
- [Muse Code 订阅](https://dev.meta.ai/docs/muse-code/subscriptions)
- [Muse Code 配置](https://dev.meta.ai/docs/muse-code/configuration)
- [Muse Code 扩展与自动化](https://dev.meta.ai/docs/muse-code/extending)
- [Muse Code 更新日志](https://dev.meta.ai/docs/muse-code/changelog)
- [Muse Spark 1.3 公告](https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3)
- [Muse Code SDK 仓库](https://github.com/meta-models/muse-code-sdk)

最近核对日期: 2026-09-27

## 更新记录

- 2026-08-05: Meta 随 Muse Spark 1.2 发布 Muse Code 测试版，强调长周期编程、子智能体、worktree 隔离及可审计性。
- 2026-08-31: Muse Code 结束测试，加入会话间消息、工作流、回退、开发者预览 SDK 和订阅套餐。
- 2026-09-02: Muse Spark 1.3 在 Muse Code 和 Meta Model API 中上线，提升了智能体和编程表现。