Microsoft Research выпустила Orchard — фреймворк с открытым исходным кодом, разработанный для того, чтобы сделать обучение автономных ИИ-агентов проще и экономичнее. Фреймворк был выпущен в понедельник, 4 августа 2026 года, на основе первоначального исследования компании, опубликованного в марте. Релиз выходит на фоне того, что агentic AI — системы, способные автономно планировать, просматривать веб-страницы, писать код и использовать инструменты — стал одной из самых активных областей отраслевой конкуренции, где крупные лаборатории и стартапы соревнуются в создании агентов, способных решать многошаговые реальные задачи.

Orchard способен обучать и оценивать ИИ-агентов в нескольких областях, включая программирование, веб-навигацию и использование инструментов. Фреймворк направлен на снижение сложности за счёт устранения необходимости для исследователей самостоятельно создавать песочницу, конвейеры данных и системы оценки для каждой отдельной модели или сценария применения — барьера, который исторически делал передовые исследования в области агentic AI недоступными для многих академических и независимых команд, не обладающих инженерными ресурсами крупных технологических компаний.

В записи в блоге Microsoft признала проблемы, стоящие перед исследовательским сообществом: «Несмотря на оживление вокруг возможностей агentic AI, исследовательское сообщество сталкивается с постоянным узким местом. Создание передовых агентных систем часто требует проприетарной инфраструктуры… к которой большинство исследователей и практиков не имеют доступа или не могут воспроизвести.»

В центре фреймворка находится Orchard Env, который Microsoft описывает как «лёгкую среду Kubernetes, предоставляющую переиспользуемые изолированные компоненты». Эти компоненты можно использовать для запуска и создания агентов в масштабе — от сбора обучающих данных до проходов обучения с подкреплением и оценки — без необходимости каждый раз перестраивать базовую архитектуру. Построенный на Kubernetes, индустриальном стандарте оркестрации контейнеров, Orchard разработан для развёртывания на широком спектре инфраструктур — от локальных кластеров до крупных облачных провайдеров.

Для демонстрации возможностей фреймворка Microsoft выпустила три специализированных рецепта обучения — Orchard-SWE, Orchard-GUI и Orchard-Claw — вместе с соответствующими обучающими данными и методами оценки, использованными при их разработке. Orchard-SWE обучает агентов для программной инженерии, Orchard-GUI сосредоточен на навигации в браузере, а Orchard-Claw охватывает повседневные задачи повышения продуктивности. Microsoft сообщила, что модели, обученные по каждому рецепту, показали конкурентоспособные результаты на установленных бенчмарках.

Компания подчеркнула более широкие последствия открытого дизайна фреймворка. «Сделав базовую инфраструктуру открытой, лёгкой и переиспользуемой, Orchard снижает затраты на исследования в области агentic AI», — заявила Microsoft. «Командам больше не нужно создавать кастомные изолированные среды с нуля или зависеть от проприетарных облачных сервисов.» Подход с открытым исходным кодом соответствует более широкой отраслевой тенденции, при которой крупные ИИ-лаборатории — включая Meta с моделями Llama и Google с несколькими исследовательскими фреймворками — публикуют инструменты и веса моделей в открытом доступе для ускорения прогресса на базе сообщества.

Microsoft также изложила своё видение будущих направлений развития. «Заглядывая вперёд, мы видим многообещающее направление в переиспользовании обучающего опыта на пути к кумулятивному обучению агентов. Вместо того чтобы отбрасывать траектории после завершения обучающего прогона, мы рассматриваем их как постоянные активы — например, перегоняя их в переиспользуемые модели ценности.» Концепция кумулятивного обучения — при которой агенты опираются на предыдущий опыт, а не начинают каждый обучающий прогон с нуля — отражает давние цели исследований в области обучения с подкреплением, где эффективность выборки и передача знаний остаются открытыми задачами.

Фреймворк Orchard вместе с сопутствующей научной публикацией доступен как релиз с открытым исходным кодом от Microsoft Research.