قمت أبحاث مايكروسوفت آسيا بفتح مصدر Agent Lightning v1.0، وهو إطار عمل خفيف الوزن يطبق نموذج التدريب "Harnessed Agentic RL". يتيح هذا النهج لتعلم التعزيز استخدام نفس مقبض الوكيل المُستخدم في الإنتاج، مما يلغي الحاجة إلى إعادة تنفيذ منطق الوكيل داخل نظام التدريب.
- يتكون الإطار من حوالي 3,500 سطرًا من الكود ويشمل بوابة API، ومتحكم التوليد (Rollout Controller)، ومدربًا مخصصًا.
- يدعم التنفيذ الأصلي على Kubernetes للوكلاء على العناقيد المُدارة ذاتيًا، أو البنية التحتية السحابية، أو البيئات المحلية دون اعتماديات على صناديق الرمل التجارية.
- حققت خط أنابيب وكيل البرمجة من طرف إلى طرف باستخدام Qwen3.5-9B مكسبًا قدره 14.6 نقطة مئوية على SWE-bench Verified، مما رفع Pass@1 من 41.8% إلى 56.4% باستخدام حوالي 6,000 عينة تدريبية فقط.
يتيح هذا التصميم للباحثين والمطورين تدريب الوكلاء مباشرةً باستخدام مقابض النشر الحالية الخاصة بهم، مما يضمن أن يتصرف النموذج المدرب بنفس الطريقة التي يعمل بها النظام المُنتشر مع الحفاظ على خط أنابيب بسيط وقابل للتكرار.