SignalStack
খবরে ফিরে যান

Microsoft Agensh-কে ওপেন-সোর্স করে: ১,০২৪ এজেন্টের জন্য একটি মাল্টি-এজেন্ট হারনেস

মূল প্রতিবেদন পড়ুন

এআই সারাংশ

Microsoft Agensh-কে ওপেন-সোর্স করেছে, যা একটি বিকেন্দ্রীভূত ফ্রেমওয়ার্ক। এটি ১,০২৪টি কোডিং এজেন্টকে কেন্দ্রীয় অর্কেস্ট্রেটর ছাড়াই স্বাধীনভাবে কাজ করতে সক্ষম করে, যা স্বয়ংক্রিয় সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টকে উল্লেখযোগ্যভাবে স্কেল করে।

এআই দিয়ে তৈরি সারাংশ। প্রেক্ষাপট ও নির্ভুলতার জন্য মূল প্রতিবেদন দেখুন।

উৎসের অংশবিশেষ

এটি ফিডে পাওয়া অংশবিশেষ। এটি সংক্ষিপ্ত বা প্রকাশকের মূল ভাষায় হতে পারে।

Microsoft Research has open-sourced Agensh, a decentralized harness for large teams of coding agents. The Agensh multi-agent harness removes the central orchestrator that most agent frameworks depend on. Every worker picks its own sub-task, shares findings and merges code into a common Git repo. On ProgramBench, the team scaled the setup from 1 agent to 1,024 agents. TL;DR A Harness: Tested from 1 to 1,024 agents. Each worker gets a 272,000-token input and 128,000-token output limit. Runs on: Linux with Docker Compose. Single node by default (8 workers). The 1,024-agent run used 16 nodes, 64 agents each. Workers have a 64 GiB memory ceiling. Performance: more agents raised scores on all 5 hardest ProgramBench tasks, and reached them sooner. Best: 79.59% pandoc pass rate with 32 agents on GPT-6.1-sol. GPT-5.6-sol hit 55.06% with 1,024 agents. Worst: the 5-task mean reached only 28.78% at 128 agents. Going from 1 to 8 agents added 1.37 points. What is Agensh? Agensh is a multi-agent harness from Microsoft Research that coordinates many LLM agents without a lead agent. The target problem is the orchestrator ceiling. In orchestrator-worker designs, a lead agent plans, assigns and merges all work. The research paper cites Claude Code agent teams, Codex sub-agents, Copilot fleet and Kimi Agent Swarm as examples. Agensh lets the workers do that coordination themselves. How does the Agensh cooperation loop work? Each worker runs the same 5-step loop, concurrently and asynchronously: Gather context: read the goal, peer progress, messages and findings. Claim a sub-task: post a CLAIM, then settle overlaps by direct message. Take action: work locally with tools and post useful findings early. Verify results: check the work against the sub-task’s acceptance criteria. Merge progress: merge into the shared repo, post an update, then repeat. Three services connect the workers. Gitea hosts the shared workspace, with branches, PRs and merge conflicts. Mattermost ca

অগ্রাধিকার সম্পর্কে

উৎসের বিশ্বাসযোগ্যতা, শব্দ ও সত্তার ভিত্তিতে ১–১২ স্কেলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সাজানোর সহায়ক। উচ্চ: ৯–১২; মাঝারি: ৬–৮; নিম্ন: ১–৫। এটি জরুরিতা বা খবরের সত্যতা নির্ধারণ করে না এবং সম্পাদকীয় অনুমোদন নয়।

এই বিষয়ের আরও খবর

MarkTechPost

কগনিশন একটি এজেন্ট প্লাগইন ওপেন-সোর্স করেছে যা সাম্প্রতিক সাইবার নিরাপত্তা হুমকি থেকে সিস্টেম সুরক্ষিত রাখতে সাহায্য করে

কগনিশনের ওপেন-সোর্স প্লাগইনটি গুরুতর দুর্বলতাগুলোর জন্য গুরুত্বপূর্ণ নিরাপত্তা 패চ স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রয়োগ করে, যা ডেভেলপারদেরকে গুরুতর রিমোট কোড এক্সিকিউশন হুমকি থেকে সিস্টেম দ্রুত সুরক্ষিত রাখতে সক্ষম করে।

উচ্চ অগ্রাধিকার 12/12
MarkTechPost

কীভাবে Underdog Saluki 27B চালানো যায়: 2-Bit Qwen3.8-27B টুল-কলিং গাইড

এই গাইডটি দেখায় কীভাবে Qwen3.8-27B-এর একটি উচ্চমাত্রায় সংকোচিত 2-বিট সংস্করণ চালাতে হয়, যা টুল-কলিং সক্ষমতা বজায় রাখে এবং নির্দিষ্ট কিছু বেঞ্চমার্কে পূর্ণ মডেলের চেয়ে ভালো পারফর্ম করে।

উচ্চ অগ্রাধিকার 10/12
MarkTechPost

Anthropic-এর sandbox-runtime-এর সাথে পরিচিত হোন: AI এজেন্টের জন্য OS-লেভেল স্যান্ডবক্সিং, কোনো কন্টেইনার ছাড়াই

Anthropic-এর ওপেন-সোর্স sandbox-runtime AI এজেন্ট এবং CLI টুলগুলির জন্য হালকা ওজন এবং OS-লেভেল নিরাপত্তা প্রদান করে, যা কন্টেইনারের অতিরিক্ত বোঝা ছাড়াই ফাইল এবং নেটওয়ার্ক অ্যাক্সেস সীমাবদ্ধ করে।

উচ্চ অগ্রাধিকার 10/12