Microsoft Researchは、自律型エージェントのスケーラブルかつ費用対効果の高い研究を可能にするために設計されたオープンソースのフレームワークであるOrchardをリリースしました。このシステムは、Kubernetesベースの環境サービスであるOrchard Envを中心に据えており、研究者がインフラを再構築することなく、ソフトウェアエンジニアリング、ウェブナビゲーション、パーソナルアシスタンスなど多様なドメインでエージェントのトレーニングと評価を行うことを可能にします。

  • Orchard-SWEは、約30億のパラメータを使用してSWE-bench Verifiedで69.7%を達成し、バリューモデルのリランキングにより73%に到達しました。
  • Orchard-GUIは、40億パラメータのビジョン言語モデルをトレーニングし、WebVoyager、Online-Mind2Web、DeepShopの各ベンチマークで平均68.4%を達成しました。
  • このフレームワークは、CodexやOpenClawのような実際のデプロイメントハーネス内でエージェントを直接トレーニングすることをサポートしており、トレーニング環境とデプロイメント環境のギャップを埋めています。

今回のリリースには、トレーニングデータと評価方法が含まれており、現在のエージェント型AI開発における閉鎖的なインフラというボトルネックに対処し、より広範な研究コミュニティがオープンなエージェント型システムを構築・研究することを支援します。