Ugrás a tartalomra
Neural Daily

KutatásHír

Agensh: 1024 AI-agent dolgozik együtt, főnök nélkül

🇬🇧 Read this article in English →

A Microsoft kutatói nyílt forrásúvá tették az Agensh rendszert, amelyben akár 1024 kódoló agent osztja szét magától a munkát. Több agenttel ugyanannyi idő alatt jobb eredmény jön ki, de a gyorsulás nem lineáris.

Írta: Mikola Máté Patrik · · 2 perc olvasás

Agensh replay dashboard titled How 1,024 agents cooperate, showing agent activity across 16 servers, the Gitea repository tree, Mattermost messages and shared context entries
Kép: Microsoft Research · Képernyőkép · Frame from the official Agensh replay animation in the GitHub repository · Forrás

Mi jelent meg?

A Microsoft kutatói október 24-én MIT licenccel nyílt forrásúvá tették az Agensh nevű multiagent harnesst (GitHub). A preprint szeptember 22-én jelent meg az arXivon (arXiv). A rendszerben nincs központi orchestrator: az agentek maguk keresik meg és foglalják le a részfeladatokat, megosztják az eredményeiket, ellenőrzik egymás munkáját, majd aszinkron módon összefésülik a haladást.

  • Közös munkaterület: Gitea repó.
  • Üzenetküldés: Mattermost, az agentek egymásnak és közös csatornákon is írnak.
  • Közös kontextus: a DeLM projektből átvett mechanizmus, amelybe az agentek rövid bejegyzéseket írnak (például claim, fail, patch summary).
  • Az egyes agentek saját ciklusa a GitHub Copilot CLI-re épül. A kiadás Docker Compose alapú, egy gépes beállítást és reprodukciós útmutatót tartalmaz.

Mit mértek?

A ProgramBench öt legnehezebb feladatán tesztelték: az agenteknek referenciaprogramokat kellett újraírniuk a viselkedésük és a dokumentáció alapján, internet nélkül, hat óra alatt. GPT-5.6-sol modellel az átlagos tesztsikeresség 1 agenttel 19,31%, 128 agenttel 28,78% volt, ez kb. 49%-os relatív javulás.

A Pandoc dokumentumkonvertert 1 agent 33,89%-ra, 128 agent 50,94%-ra, 1024 agent 55,06%-ra rakta össze ugyanannyi idő alatt. Az újabb GPT-6.1-sol modellel a Pandoc-eredmény 1 agenttel 56,19%, 32 agenttel 79,59% lett. A kutatók szerint a csapat növekedésével maguktól alakultak ki szerepek, integrációs folyamatok és egyeztetési szokások.

Agensh chart of Pandoc test-pass rate versus number of agents: GPT-5.6-sol from 33.89% with 1 agent to 55.06% with 1,024 agents, GPT-6.1-sol from 56.19% to 79.59% with 32 agents
Microsoft Research · Sajtókép · Official results chart from the Agensh GitHub repository · Forrás

Forrás: Microsoft Research. A Pandoc-feladat tesztsikeressége az agentek számának függvényében, GPT-5.6-sol és GPT-6.1-sol modellel.

Miért érdekes?

A legtöbb multiagent rendszer ma egy vezérlő agentre épül, amely szűk keresztmetszet lesz, ha sok munkást kell irányítania. Az Agensh azt mutatja, hogy a fejlesztőcsapatok bevált eszközei (repó, chat, közös jegyzetek) agenteknek is működnek. A számok egyben a határokat is jelzik: 1024 agent csak kb. 21 százalékponttal teljesített jobban egyetlen agentnél a Pandocon, a futtatás költsége viszont ennek sokszorosa. A gyakorlatban egy jobb modell többet hozhat, mint sok párhuzamos agent, ezt érdemes saját költségkerettel összevetni.

    MI segítségével készült, szerkesztő ellenőrizte. Hogyan készülnek a cikkeink

    Szerkesztőségünk ellenőrizte és szerkesztette. Rólunk

    Kapcsolódó cikkek