Meta推出编程Agent Muse Code：成本低但数据安全存疑

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Meta 本周发布了 Muse Code，这是其首款编程智能体，旨在处理复杂的软件工程任务，如规划变更、编写代码和验证结果。这款终端编程智能体由 Muse Spark 1.2 驱动——也是本周发布的 Muse Spark 1.1 的更新版本——Meta 表示其在代码生成、调试、代码库理解和端到端开发者工作流方面都有改进。

最值得注意的可能是 Muse Code 的预期价格，Meta 正在将其定位在 Anthropic 的 Claude Code 或 OpenAI 的 Codex 之下。不过，软件行业的领导者们并没有排着队去测试它，他们表示这款编程智能体可能更适合个人项目和开源工作。

这是因为，要获得 Muse Code 的最低价格，需要同意参与改进 Meta 的模型，Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 表示。对于许多工程领导者来说，用编码数据换取更低的价格是行不通的。

正如 Emburse 首席技术官、Snyk 顾问 Ken Ringdahl 告诉 The New Stack 的那样："安全、数据隐私和数据安全是重中之重，我们不会为了更低成本的选项而牺牲这些，"他说道。"如果我的同行中有人愿意为此牺牲来节省一点成本，我会很惊讶。"

Meta 押注更低价格来获取优势

这个扎克伯格的巨头正在全力冲刺，试图缩小与 OpenAI 和 Anthropic 的差距。7 月初，Meta 发布了 Muse Image，一款图像生成模型。当月下旬，它还推出了 Muse Spark 1.1，这是其首款付费 AI 模型，标志着其从开源向专有 AI 模型的转变，并采用激进的定价策略来削弱 OpenAI 和 Anthropic。

现在，Meta 似乎正在将类似的定价策略应用到 Muse Code 上。其按量付费定价与 Muse Spark 1.1 类似，每百万输入 token 1.25 美元，每百万输出 token 4.25 美元，表明这家科技公司希望将 Muse Code 定位为 Anthropic Claude Code 或 OpenAI Codex 的更便宜替代品。

最有趣的是其贡献者层级，Wang 告诉 CNBC，这能让用户获得"显著更低的成本"，使其"比按量付费层级便宜 10 倍以上"。但这种降价的背后有一个陷阱：你的数据。要通过贡献者层级使用 Muse Code，开发者必须"选择参与帮助改进模型"，Wang 说道。

"没有什么 IP 比你自己的源代码更重要，"Ringdahl 说道。"我不会拿我的 IP 去赌。"

这一举动让人想起早些时候的报道：Meta 已经在使用自家工程师的代码修复作为其内部 AI 编程智能体 MetaCode 的训练数据，甚至使用彩色徽章系统来激励更多的代码修复提交。

技术领导者表示：没有任何折扣值得让 Meta 看你的代码

因此，业界普遍反应冷淡。当被问及是否愿意接受用数据交换更便宜的价格时，很少有人愿意。"没有什么 IP 比你自己的源代码更重要，"Ringdahl 说道。"我不会拿我的 IP 去赌。"

TestSprite 联合创始人兼首席执行官 Yunhao Jiao 表达了类似的观点，他告诉 The New Stack，他认为 Meta Muse Code 的选择加入可能会暴露比公司代码更多的内容："实际上，Meta [拿走的] 不仅仅是你的代码，因为每次编码会话中，不仅仅只有代码在那里，"他解释道，指出开发者提示词、智能体响应以及开发者的修正都在其中。

对 Jiao 来说，风险不在于 Meta 可能如何处理这些信息，而在于这些信息可能在某个时候泄露到竞争对手手中："也许 Meta 的模型会记住所有这些细节，将来，当其他公司——也许是我们的竞争对手，也许是其他人在做类似功能时——模型会记住所有这些细节，很容易帮助他们复制我们的工作。"

尽管目前没有证据支持 Jiao 的担忧，但这足以让他远离 Muse Code。

那么谁应该使用 Muse Code 的贡献者层级？

近几个月来，多家公司据报道在 token 成本上涨速度快于预期后缩减了 AI 编程工具的使用或引入了新的控制措施，TechCrunch 报道。但当被问及是否认为考虑到 Meta 更便宜的智能体，公司可能会被诱使扩大编程智能体的使用时，Jiao 表示他的团队实际上并不认为编程智能体是一笔大开销——当然不值得为了 Muse Code 贡献者层级的数据共享要求而opt in。

对于那些确实想寻找最便宜的编程智能体的人来说，按 token 价格比较编程智能体可能实际上并不是最好的衡量标准。正如 Archdesk 首席技术官 Michał Piszczek 告诉 The New Stack 的那样："有用的指标是审查和修复后每次被接受的变更的成本。"

与 Ringdahl 和 Jiao 一样，Piszczek 同意参与 Meta 的模型改进使 Muse Code 对产品代码来说是不可行的，但他表示它可以用于开源工作、个人项目和"一次性原型"。

展望未来，他设想了一种设置，将编程智能体使用分为两个层级，低风险工作有资格享受更便宜的数据共享选项，而专有代码则保留给零数据保留的场景："一家初创公司可以在公开工作上使用贡献者定价，并对其核心产品要求零数据保留。"

Wang 告诉 CNBC，Meta"也开始接受零数据保留的请求"，这意味着该公司不会保留开发者数据来改进其模型，但 Meta 尚未确认零数据保留是否会以及何时推出。

Muse Code 现已推出 beta 版本。