Microsoft Research 24 октября открыла код Agensh — системы, в которой программирующие ИИ-агенты сами делят работу, обмениваются находками и объединяют изменения. Центрального агента, раздающего поручения, здесь нет. Вместе с кодом под лицензией MIT опубликованы сценарии запуска и инструкции воспроизведения: теперь устройство такой команды можно изучать и менять вне Microsoft.

Каждый участник выбирает подзадачу, проверяет результат и передаёт изменения в общий репозиторий. Пересечения обсуждаются через сообщения, полезные сведения сохраняются на общей доске. Agensh организует взаимодействие поверх обычного программирующего агента; в экспериментах использовался Copilot. Это инфраструктура совместной работы, а не новая языковая модель.

В препринте от 22 сентября авторы проверили пять сложных задач ProgramBench: за шесть часов без интернета требовалось заново реализовать поведение существующих программ. С GPT-5.6-sol средняя доля пройденных тестов выросла с 19,31% у одного агента до 28,78% у 128. В отдельной задаче воспроизведения конвертера документов Pandoc команда из 1024 агентов достигла 55,06% против 33,89% у одного — большинство проверок пройдено, но полноценной замены программе не получилось.

В репозитории приведено и новое сравнение на GPT-6.1-sol: 56,19% тестов Pandoc у одного агента и 79,59% у 32 за те же шесть часов. Это результаты самой команды, не независимая проверка. Одинаковое время не означает одинаковых вычислительных затрат: данные показывают возможность улучшить результат параллельной работой, но не доказывают экономию или преимущество на любой задаче.