마이크로소프트가 최대 1,024개 에이전트가 중앙 조정자 없이 작업을 나누고 결과를 합치는 오픈소스 실행 환경 Agensh를 공개했다. 연구진은 제한된 조건에서 에이전트 수를 늘렸을 때 일부 프로그램 재현 과제의 테스트 통과율이 높아졌다고 보고했다.
Agensh에서 에이전트들은 하위 작업을 찾아 맡고, 발견한 내용을 공유하며, 결과를 검증하고 진행 상황을 비동기적으로 합친다. 공유 작업 공간과 메시지 인터페이스, 공통 맥락 기능이 각 에이전트의 작업을 연결한다.
GPT-5.6-sol을 높은 추론 노력 설정으로 사용하고 인터넷 접속 없이 6시간 동안 진행한 실험에서, 가장 어려운 ProgramBench 과제 5개의 평균 최종 테스트 통과율은 에이전트 1개일 때 19.31%, 128개일 때 28.78%였다. 이는 상대적으로 약 49% 높아진 수치다. Pandoc 과제에서는 같은 조건에서 통과율이 에이전트 1개일 때 33.89%, 128개일 때 50.94%, 1,024개일 때 55.06%였다.
연구진은 최신 GPT-6.1-sol을 높은 추론 노력 설정으로 사용한 Pandoc 실험에서도 6시간 뒤 테스트 통과율이 에이전트 1개일 때 56.19%, 32개일 때 79.59%로 올랐다고 밝혔다. 이 결과는 해당 실험 설정에 한정된다.
Agensh는 Gitea를 공유 작업 공간으로, Mattermost를 메시지 인터페이스로 사용하며, 공유 맥락 기능은 DeLM을 바탕으로 조정했다. 실험에서는 각 에이전트의 실행 루프에 Copilot harness를 통합했다.
이번 공개에는 Docker Compose를 이용한 단일 노드 팀 구성과 단일 에이전트 기준선이 포함된다. 둘 다 기본 Copilot ACP 세션을 사용한다. 실험 재현에 필요한 사전 조건, 설정, 이미지 빌드, 실행 및 평가 방법은 재현 안내서에 정리돼 있다. Agensh 코드의 라이선스는 MIT다.
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