A Microsoft Research abriu o código do Agensh: uma estrutura de programação multiagente sem orquestrador central. Os trabalhadores assumem tarefas secundárias por conta própria, sincronizam entre si e depois integram tudo em um Git compartilhado.
O ponto forte: foram feitos testes de estresse no ProgramBench, escalando de 1 a 1024 agentes. No GPT-5.6-sol, a média em cinco tarefas passou de cerca de 19,31% para 28,78% com 128 agentes; no pandoc, chegou a cerca de 55,06% com 1024. Com o GPT-6.1-sol, a taxa de aprovação no pandoc ficou em cerca de 79,59% com 32 agentes. A colaboração é feita por meio de Gitea + Mattermost + um quadro compartilhado. Licença MIT.
Antes, os sistemas multiagentes sempre esbarravam no “gargalo do líder”. Esta abordagem deixa os trabalhadores se coordenarem sozinhos — e, quando a escala aumenta, os papéis acabam surgindo espontaneamente. #AI #微软 #Agent
O ponto forte: foram feitos testes de estresse no ProgramBench, escalando de 1 a 1024 agentes. No GPT-5.6-sol, a média em cinco tarefas passou de cerca de 19,31% para 28,78% com 128 agentes; no pandoc, chegou a cerca de 55,06% com 1024. Com o GPT-6.1-sol, a taxa de aprovação no pandoc ficou em cerca de 79,59% com 32 agentes. A colaboração é feita por meio de Gitea + Mattermost + um quadro compartilhado. Licença MIT.
Antes, os sistemas multiagentes sempre esbarravam no “gargalo do líder”. Esta abordagem deixa os trabalhadores se coordenarem sozinhos — e, quando a escala aumenta, os papéis acabam surgindo espontaneamente. #AI #微软 #Agent
