Microsoft presenta Agensh: un nuevo marco para gestionar 1.024 agentes de IA

Microsoft Research ha lanzado Agensh, un marco descentralizado diseñado para gestionar grandes equipos de agentes de IA. El sistema elimina la necesidad de un orquestador central, permitiendo que cada agente seleccione de forma independiente tareas, comparta resultados y fusiona código en un repositorio Git compartido. Agens, que opera en un bucle de 5 pasos, permite que los agentes coordinen sin un agente líder, inspirándose en marcos existentes como Claude Code y Codex. El marco utiliza tres servicios: Gitea, Mattermost y un tablero de contexto compartido, para facilitar la comunicación y la colaboración. Las pruebas en ProgramBench mostraron mejoras significativas en el rendimiento, con un aumento del 9,47 puntos en las tasas de éxito de las pruebas al escalar de 1 a 1.024 agentes. Los últimos resultados utilizando GPT-6.1-sol mostraron una ganancia relativa del 41,64% en el rendimiento en la tarea de pandoc. El lanzamiento incluye configuraciones de Docker Compose y una guía de reproducción para que los usuarios puedan experimentar con el marco. La capacidad del marco para escalar de forma eficiente y su integración con GitHub Copilot CLI y otros modelos como Claude Code destacan su potencial para la colaboración de IA a gran escala. Microsoft también ha proporcionado recursos para los desarrolladores, incluyendo un equipo de Docker Compose de un solo nodo y una línea base de un solo agente. El lanzamiento representa un importante paso en la coordinación de IA descentralizada, ofreciendo un nuevo enfoque para gestionar sistemas complejos de múltiples agentes.