Orchard: открытая платформа для масштабируемого агентного ИИ

Orchard — это открытая платформа, разработанная для масштабируемых исследований в области агентного искусственного интеллекта. В основе платформы лежит Orchard Env — легкий, Kubernetes-основанный сервис, обеспечивающий изолированные компоненты для обучения и оценки агентов в различных задачах, таких как программирование, веб-навигация и личные помощники.

Платформа поддерживает работу с разными системами агентов и этапами обучения, включая сбор данных, обучение с подкреплением и оценку. Это позволяет исследователям легко добавлять новые задачи, алгоритмы и системы без необходимости перестраивать инфраструктуру.

Одним из ключевых преимуществ Orchard является возможность обучения агентов непосредственно внутри реальных систем, таких как Codex, OpenClaw и ZeroClaw, что обеспечивает более точное моделирование условий эксплуатации. Проект также включает три доменно-специфичных решения: Orchard-SWE для разработки программных инженеров, Orchard-GUI для веб-навигации и Orchard-Claw для личных помощников.

Например, Orchard-SWE достиг 69,7% точности на тестовом наборе SWE-bench Verified, используя модели с около 3 миллиардами активных параметров, что приближается к результатам более крупных систем. Аналогично, Orchard-GUI показывает хорошие результаты в задачах веб-навигации, а Orchard-Claw успешно справляется с задачами повседневной продуктивности.

Проект подчеркивает важность открытой и повторно используемой инфраструктуры для снижения барьеров в исследованиях агентного ИИ и предлагает идеи для накопления опыта и знаний агентов с течением времени, что может привести к более эффективному развитию системы в будущем.