微软研究院开源 Orchard:面向可扩展 Agent 训练与评测的环境框架
Orchard: An open framework for scalable agentic AI
AI 导读
微软研究院发布开源框架 Orchard,核心是 Orchard Env,一个基于 Kubernetes 的可复用环境服务,用于跨任务域训练和评测 Agent,并支持直接在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实部署 harness 中训练。团队同时放出三条训练配方:Orchard-SWE 在 SWE-bench Verified 上达到 69.7%,加入 value-model 重排序后为 73.0%,模型约 3B 激活参数;Orchard-GUI 用 4B 视觉语言模型在 WebVoyager、Online-Mind2Web、DeepShop 上平均 68.4%;Orchard-Claw 仅用 200 个合成任务训练,在 Claw-Eval 上三次尝试内完成 59.6%,搭配 ZeroClaw 提升至 73.9%。项目还开源了训练数据与评测方法。
推荐理由
微软研究院开源了可复用的 Agent 环境服务与三条训练配方,并给出小模型在 SWE-bench Verified 等基准上的具体成绩,可供做 Agent 训练与评测的团队参考。