Orchard: Framework Open-Source per la Modellazione AI Agente Scalabile

È stato lanciato un nuovo framework open-source chiamato Orchard per consentire la modellazione agente scalabile, con l'obiettivo di evolvere i LLM in agenti indipendenti in grado di gestire compiti complessi. Questo framework affronta le limitazioni infrastrutturali e di formazione che ostacolano la ricerca aperta, poiché molti sistemi ad alte prestazioni dipendono da codice proprietario. Al suo cuore c'è Orchard Env, un servizio ambientale snello che offre componenti riutilizzabili per la gestione dei cicli di vita dei sandbox in vari domini di attività, harness per agenti e fasi di pipeline. Inoltre, sono state sviluppate tre ricette di modellazione agente: Orchard-SWE si concentra su agenti di codifica, utilizzando 107K traiettorie da MiniMax-M2.5 e Qwen3.5-397B, e incorpora SFT con assegnazione di credito per apprendere da segmenti efficaci. Il framework è progettato per facilitare pianificazione, ragionamento, uso di strumenti e interazioni multi-turno con gli ambienti.