Агент Muse от Meta умеет звать Claude и GPT

Пит (Pete), который разбирает изнутри агента Muse от Meta, нашёл в логах своей виртуальной машины сессию подагента на модели azure/muse-special. По его версии, под этой меткой, скорее всего, скрывается модель OpenAI, которую отдают через Azure. Свой разбор он опубликовал 25 сентября в блоге Mouse, это вторая часть: первая разошлась на этой же неделе.

Meta дала Muse собственный компьютер с файловой системой и терминалом, и для каждой сессии агента Muse пишет, какая модель её обслуживала. Почти все сессии в машине автора шли на Avocado, под этим именем внутри Meta знают Muse Spark. Исключение нашлось одно: подагент, запущенный 21 сентября.

Дальше автор шёл по следу имени. Поиск по репозиторию в Cursor вывел на строку GPT Responses model client via MAGI native Azure OpenAI lane, описание клиента для Responses API от OpenAI, подключённого через Azure. В каталоге моделей azure/muse-special стоит сразу перед azure/gpt-5.6-sol.

В транскрипте этой сессии нашлись две детали. Подпись помечена gpt_responses_v1, а её зашифрованное содержимое начинается с gAAAAA; такой префикс, по словам автора, использует OpenAI. ID вызовов инструментов выглядят как call_ плюс 24 символа в разном регистре, а в сессиях Avocado это call_ плюс 32 шестнадцатеричных символа. Весь вывод держится на формате двух строк, и сам автор называет его своей лучшей догадкой: какая именно GPT стоит за меткой и почему подагент выбрал её, по файлам и логам не видно.

Каталог, который поставляется вместе с демоном агента, шире одной этой модели. В нём около 15 версий Avocado, Claude Opus 4.6, 4.7 и 4.8, Sonnet 4.6 и Haiku 4.5, варианты GPT-5.5 и GPT-5.6 через OpenAI, Azure и Codex, а также Kimi K3 через Fireworks и через площадки, которые хостит сама Meta. Автор оговаривается: если ID есть в каталоге, среда может к этой модели обратиться, но из этого не следует, что обращалась.

С Claude дело не ограничивается названиями. В коде есть полноценный клиент Anthropic: обработка запросов, перевод промпта в нужный формат, разбор потокового ответа (anthropic/request_flow.rs, anthropic/convert_prompt.rs, anthropic/parse_sse_stream.rs). Лежат и файлы с API-ключами Anthropic, OpenAI и других провайдеров, но читать их может только сервис inference-proxy. В переменных окружения есть JARVIS_ANTHROPIC_BASE_URL_REVPROXY_OVERRIDE=0, и в комментарии рядом это называют действующим аварийным выключателем прокси, а не забытым куском конфигурации.

Зачем всё это нужно, автор может только предполагать, и вариантов у него два. Первый: на какой-то задаче модель OpenAI или Anthropic пока справляется лучше, и Muse выборочно отправляет такие задачи к ней. Второй: каждая виртуальная машина готова к A/B-тестам ответов и вызовов инструментов, а их результаты могут пойти на дистилляцию или обучение с подкреплением. Первая версия хотя бы не противоречит словам самой Meta: в анонсе Muse Spark компания признавала отставание в длинных агентных сценариях и работе с кодом.

Твёрдо автор утверждает другое: модель за Muse выбирают на сервере. В среде есть клиенты сразу для нескольких провайдеров, так что Meta может менять маршрутизацию, ничего не спрашивая у пользователей. В его случае такая сессия была всего одна, но инфраструктура для этого на месте.

Дистилляции из чужих моделей автор не видит, и объясняет почему. Сырые рассуждения muse-special приходят зашифрованными: демон хранит этот блок и на следующем ходу отправляет его обратно в Azure, чтобы модель продолжила с того же места, а прочитать его сам не может. В бинарнике прямо сказано, что зашифрованные рассуждения нельзя передать на сервер обучения с подкреплением через его override. В итоге Meta видит ответ, вызовы инструментов и короткую сводку рассуждений, если OpenAI или Anthropic её возвращают. Признаков того, что Meta копирует веса OpenAI или Anthropic, автор не нашёл.

С Avocado всё устроено иначе. Ход рассуждений пишется в транскрипт открытым текстом, с пустой подписью, и доступен для обучения с подкреплением. По заметке о приватности и коду в репозитории, разговоры с Avocado Meta может использовать для разработки своего ИИ, если пользователь от этого не отказался.