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Microsoft Research lanza el framework Orchard para IA agente escalable

Traducido del English → Español

Microsoft Research ha lanzado Orchard, un framework de código abierto diseñado para permitir una investigación escalable y rentable en agentes autónomos. El sistema se centra en Orchard Env, un servicio de entorno basado en Kubernetes que permite a los investigadores entrenar y evaluar agentes en diversos dominios como ingeniería de software, navegación web y asistencia personal sin reconstruir la infraestructura.

Orchard-SWE alcanza 69.7% en SWE-bench Verified utilizando ~3 mil millones de parámetros activos, llegando al 73% con reordenamiento del modelo de valor.
Orchard-GUI entrena un modelo de visión y lenguaje de 4 mil millones de parámetros para lograr un promedio de 68.4% en los benchmarks WebVoyager, Online-Mind2Web y DeepShop.
El framework soporta el entrenamiento de agentes directamente dentro de harnesses de despliegue reales como Codex y OpenClaw, cerrando la brecha entre los entornos de entrenamiento y despliegue.

El lanzamiento incluye datos de entrenamiento y métodos de evaluación para ayudar a la comunidad de investigación más amplia a construir y estudiar sistemas agénticos abiertos, abordando el cuello de botella de la infraestructura propietaria en el desarrollo actual de IA agente.

Importancia 2/3 Nuevo entorno de evaluación con diferenciadores Confianza 3/3 Microsoft Research Blog Microsoft Research AI agents Open weights

Benchmarks

Benchmark	Modelo	Puntuación
SWE-bench Verified	Orchard-SWE	69.7%

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