Kısaca
- Orchard, ölçeklenebilir ve maliyet etkin ajans AI araştırmaları için açık kaynaklı bir çerçevedir; ajansları görev alanlarında eğitmek ve değerlendirmek için yeniden kullanılabilir bir ortam hizmeti olan Orchard Env etrafında inşa edilmiştir.
- Aynı Orchard altyapısı, yazılım mühendisliği, web navigasyonu ve kişisel asistan ajanslarını destekler ve araştırmacıların görevler arasında ortamları, veri boru hatlarını ve değerlendirme iş akışlarını yeniden kullanmalarına olanak tanıyarak, Codex, OpenClaw ve ZeroClaw gibi gerçek dağıtım sistemlerinin içinde doğrudan eğitmelerine olanak tanır.
- Orchard-SWE, Orchard-GUI ve Orchard-Claw, nispeten küçük açık ağırlıklı modellerin karmaşık gerçek dünya görevlerinde güçlü sonuçlar elde edebileceğini göstermektedir. Örneğin, Orchard-SWE, yalnızca yaklaşık 3 milyar aktif parametre kullanarak SWE-bench Verified'da %69.7'ye ulaşmakta ve 10 kat daha büyük modeller kullanan sınır sistemlerine yaklaşmaktadır.
Modeller ve iş akışlarının yanı sıra, proje, daha geniş araştırma topluluğunun açık ajans sistemleri inşa etmesine ve incelemesine yardımcı olmak amacıyla eğitim verileri ve değerlendirme yöntemleri yayınlamaktadır. Yapay zeka, statik soru-cevap sistemlerinin ötesine geçerek, karmaşık, çok aşamalı ortamlarda plan yapabilen, akıl yürütebilen ve hareket edebilen otonom ajanslara doğru hızla ilerlemektedir. Bu sistemler, karmaşık kod tabanlarındaki hataları düzeltebilir, bir kullanıcının adına web'de gezinebilir ve takvimler ile e-posta içeren iş akışlarını yönetebilir.
Ajans AI'nın yetenekleri etrafında bir heyecan olmasına rağmen, araştırma topluluğu sürekli bir darboğazla karşı karşıyadır. En son teknoloji ajans sistemleri inşa etmek genellikle özel altyapı gerektirir; bu da çoğu araştırmacı ve uygulayıcının erişemediği veya yeniden üretemediği özel kum havuzları, kapalı eğitim boru hatları ve özel veri setleri içerir.
Bu açığı kapatmak için, Orchard (yeni sekmede açılır) adlı açık kaynaklı ölçeklenebilir ajans modelleme çerçevesini tanıtıyoruz. Orchard'ın merkezinde, ajansları ölçekli bir şekilde çalıştırmak ve inşa etmek için yeniden kullanılabilir izole bileşenler sağlayan hafif bir Kubernetes ortamı olan Orchard Env bulunmaktadır—eğitim verisi toplama, pekiştirme öğrenimi uygulamaları ve değerlendirme dahil.
Mevcut birçok çerçeveden farklı olarak, Orchard Env, farklı ajans sistemlerini ve görev türlerini değiştirme gereği olmadan desteklemek üzere tasarlanmıştır. Aynı hizmet, yazılım mühendisliği ajanslarını, web tarayıcı ajanslarını ve kişisel asistan ajanslarını alanlar arasında destekleyebilir.
Bu yaklaşımı göstermek için, üç alan spesifik eğitim tarifi yayınlıyoruz—Orchard-S
