Microsoft Research выпустила Orchard, фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для обеспечения масштабируемых и экономически эффективных исследований автономных агентов. Система основана на Orchard Env — сервисе среды на базе Kubernetes, который позволяет исследователям обучать и оценивать агентов в различных областях, таких как разработка программного обеспечения, навигация по веб-сайтам и персональная помощь, без необходимости перестраивать инфраструктуру.
- Orchard-SWE достигает 69.7% на SWE-bench Verified при использовании ~3 миллиардов активных параметров, достигая 73% с применением реранкинга модели ценности.
- Orchard-GUI обучает модель визуального языка с 4 миллиардами параметров для достижения среднего результата 68.4% по бенчмаркам WebVoyager, Online-Mind2Web и DeepShop.
- Фреймворк поддерживает обучение агентов непосредственно в реальных средах развертывания, таких как Codex и OpenClaw, сокращая разрыв между средами обучения и развертывания.
Выпуск включает обучающие данные и методы оценки, чтобы помочь более широкому научному сообществу создавать и изучать открытые агентные системы, решая проблему узкого места, связанного с проприетарной инфраструктурой в текущей разработке агентного ИИ.