Microsoft publica Orchard como código abierto para reducir los costos de entrenamiento de agentes de IA
El marco basado en Kubernetes reutiliza entornos aislados, conjuntos de datos y canalizaciones de entrenamiento entre agentes de codificación, del navegador y asistentes.
By Ryan Merket · Published
Primary source: Microsoft Research on X
Por qué importa
Orchard pone a disposición una costosa capa de entrenamiento de agentes como infraestructura de código abierto, ofreciendo a startups y laboratorios una alternativa autohospedada a los proveedores de sandbox administrados.
Microsoft Research dijo en una publicación del 3 de agosto en X que ha lanzado Orchard, un marco con licencia MIT para entrenar y evaluar agentes de IA en tareas de codificación, navegación por navegador y asistentes personales. El proyecto apunta a un problema costoso detrás del desarrollo de agentes: investigadores que reconstruyen repetidamente infraestructura sandbox, tuberías de datos y sistemas de evaluación para cada modelo y caso de uso.
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