Microsoft Echoverse: мелкие тестовые среды ухудшают работу агента

Microsoft представила Echoverse — систему, которая по описанию задачи собирает работающее приложение с состоянием и проверяющими сценариями, чтобы агенту было на чём тренироваться. Идея в том, что качество агента упирается не в модель, а в среду, где он учится.

Главный результат разбора прогонов: неглубокие среды — упрощённые копии, где нет настоящей логики приложения, — снижают точность агента на живом сайте, а более проработанные повышают её. Система по итогам прогонов чинит и сами среды, и обучающий сигнал.

К той же теме примыкает AgentRadio: асинхронный обмен сообщениями между четырьмя агентами поднял результат на наборе задач SWE-Atlas QnA с 32,3% до 62,1%, обойдя одиночную модель посильнее.

elvis@omarsar0

Neat work on long-horizon agents. Splitting a hard task across agents is typically how standard multi-agent work. The usual design lets them exchange findings only at phase boundaries, through staged handoffs or synchronized rounds, so communication and work stay mutually https://t.co/Qozl6p2Ux6

91 ♡

31 июля 2026