Microsoft Researchは、エージェントベースAIモデルのためのOrchardというオープンソースフレームワークを発表した。このフレームワークは、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トタスクで使用されるエージェントの訓練と評価のための環境サービスであるOrchard Envの上に構築されている。フレームワークは異なるタスク領域や異なるエージェントシステムで使用可能で、研究者が環境、データパイプライン、評価プロセスを再利用できるようにする。

Orchard-SWE、Orchard-GUI、Orchard-Clawなどのフレームワーク例は、複雑な現実世界のタスクで小規模オープンソースモデルが有効な結果を得られることを示した。例えば、Orchard-SWEはSWE-bench Verifiedベンチマークで69.7%の成功率を達成し、これはより大規模なモデルを使用する先進システムに近づいた。Orchard-GUIはウェブナビゲーションタスクでも有効な結果を得、Orchard-Clawはパーソナルアシスタントタスクでも成功した。

Orchardフレームワークは、エージェントベースAI研究のコストを下げ、研究者が専用インフラに依存せずに作業できるようにする。