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.
Microsoft Research ha lanzado Echoverse, una colección de doce entornos sintéticos profundos diseñados para entrenar agentes de uso de computadora. La iniciativa incluye diez mundos específicos por dominio y dos mundos centrados en capacidades, todos construidos para mantener un estado coherente y fidelidad conductual.
Microsoft Research ha presentado EvoLib, un marco que permite a los modelos de lenguaje grandes aprender de su propia experiencia durante la inferencia sin necesidad de etiquetas de verdad fundamental ni retroalimentación externa. En lugar de almacenar experiencias crudas como memorias estáticas, EvoLib las transforma en habilidades reutilizables e insights reflexivos que se refinan, consolidan y reponderan continuamente.
Microsoft ha liberado como código abierto una rama de su biblioteca criptográfica SymCrypt que contiene especificaciones formales y pruebas para las implementaciones de Rust de ML-KEM y SHA-3. Este lanzamiento demuestra una metodología donde los algoritmos de producción se escriben en Rust seguro y se verifican contra modelos Lean derivados de estándares utilizando la cadena de herramientas Aeneas.