Microsoft publie Agensh, un système de coordination d’agents

MMarc

Microsoft Research a publié en open source Agensh, un système expérimental de coordination d’agents de programmation sans orchestrateur central, d’après MarkTechPost. Dans ce dispositif, les agents choisissent eux-mêmes leurs sous-tâches et partagent leurs résultats dans un dépôt Git commun, plutôt que de recevoir leur travail d’un chef central. Microsoft Research a évalué Agensh sur les cinq tâches les plus difficiles de ProgramBench avec GPT-5.6-sol, en mesurant le taux de réussite aux tests. Sur ces cinq tâches, la réussite moyenne atteint 19,31 % avec un seul agent, contre 28,78 % avec 128 agents, soit un écart de 9,47 points. Cette hausse ne suit toutefois pas une progression régulière : le passage d’un à 8 agents n’ajoute que 1,37 point au taux de réussite. Les essais ont également porté sur des équipes plus grandes, jusqu’à 1 024 agents, mais ce maximum correspond à l’ampleur des tests, et non au meilleur résultat rapporté. Sur la tâche pandoc, le résultat cité le plus élevé est de 79,59 %, obtenu avec 32 agents et GPT-6.1-sol, dans une configuration distincte de celle des mesures moyennes sur ProgramBench. Les performances varient donc selon la tâche et le modèle utilisés ; ces essais montrent des gains dans certaines configurations, sans établir qu’augmenter le nombre d’agents améliore systématiquement la programmation.