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Microsoft Research lança o framework Orchard para IA agente escalável

Traduzido do English → Português (BR)

A Microsoft Research lançou o Orchard, um framework de código aberto projetado para permitir pesquisas escaláveis e com custo-benefício sobre agentes autônomos. O sistema tem como base o Orchard Env, um serviço de ambiente baseado em Kubernetes que permite aos pesquisadores treinar e avaliar agentes em diversos domínios, como engenharia de software, navegação na web e assistência pessoal, sem a necessidade de reconstruir a infraestrutura.

O Orchard-SWE alcança 69,7% no SWE-bench Verified usando ~3 bilhões de parâmetros ativos, atingindo 73% com reclassificação por modelo de valor.
O Orchard-GUI treina um modelo de linguagem e visão de 4 bilhões de parâmetros para alcançar uma média de 68,4% nos benchmarks WebVoyager, Online-Mind2Web e DeepShop.
O framework suporta o treinamento de agentes diretamente dentro de harnesses de implantação reais, como Codex e OpenClaw, reduzindo a lacuna entre ambientes de treinamento e de implantação.

O lançamento inclui dados de treinamento e métodos de avaliação para ajudar a comunidade de pesquisa mais ampla a construir e estudar sistemas abertos de IA agente, abordando o gargalo da infraestrutura proprietária no desenvolvimento atual de IA agente.

Importância 2/3 Novo ambiente de avaliação com diferenciais Confiança 3/3 Microsoft Research Blog Microsoft Research AI agents Open weights

Benchmarks

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

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