Microsoft apresenta Agensh: um novo framework para gerenciar 1.024 agentes de IA

A Microsoft Research lançou o Agensh, um framework descentralizado projetado para gerenciar grandes equipes de agentes de IA. O sistema elimina a necessidade de um orquestrador central, permitindo que cada agente selecione tarefas de forma independente, compartilhe resultados e combine código em um repositório Git compartilhado. O Agensh, que opera em um ciclo de 5 etapas, permite que os agentes coordenem sem um agente líder, inspirando-se em frameworks existentes como Claude Code e Codex. O framework utiliza três serviços—Gitea, Mattermost e uma placa de contexto compartilhada—para facilitar a comunicação e a colaboração. Testes no ProgramBench mostraram melhorias significativas no desempenho, com um aumento de 9,47 pontos nas taxas de aprovação de testes ao escalar de 1 para 1.024 agentes. Os resultados mais recentes usando GPT-6.1-sol mostraram um ganho relativo de desempenho de 41,64% na tarefa pandoc. O lançamento inclui configurações Docker Compose e um guia de reprodução para que os usuários experimentem o framework. A capacidade do framework de escalar de forma eficiente e sua integração com o GitHub Copilot CLI e outros modelos como Claude Code destacam seu potencial para colaboração em IA em grande escala. A Microsoft também forneceu recursos para desenvolvedores, incluindo uma equipe Docker Compose de um único nó e uma linha de base de um único agente. O lançamento representa um passo significativo na coordenação descentralizada de IA, oferecendo uma nova abordagem para gerenciar sistemas complexos de múltiplos agentes.