أستاذ في جامعة كارنيجي ميلون يطلق إطار عمل الوكيل مفتوح المصدر "Motus"، وتنسيق نماذج متعددة لـ SWE-bench وصل إلى 79٪ مع تقليل التكاليف إلى النصف

أخبار ME News، في 15 أبريل (بتوقيت UTC+8)، وفقًا لمراقبة Beating، قام فريق من جامعة كارنيجي ميلون، يتكون من أستاذ علوم الحاسوب ديميتريوس سكارتلاتوس (الرئيس التنفيذي) وزيهاو جيا (المدير التقني)، بتأسيس شركة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي Lithos AI وطرحت إطار خدمة الوكيل Motus مفتوح المصدر، برخصة Apache 2.0. يتكون الفريق من باحثين من CMU وستانفورد، ولديهم خبرة في البنية التحتية الإنتاجية من AWS، جوجل، Meta وNVIDIA. الفكرة الأساسية لـ Motus: الأنشطة المختلفة تناسب نماذج مختلفة، بدلاً من استخدام أغلى النماذج المتطورة في جميع الخطوات، يمكن للنظام أن يتعلم من مسارات التشغيل الإنتاجية ويقوم تلقائيًا بتوجيه المهام الفرعية إلى النموذج الأنسب. حاليًا، يتم نشر الوكيل بشكل ثابت، حيث تظل إطار التلميح، والنموذج، واستراتيجية السياق ثابتة، بينما يستخلص Motus إشارات نجاح المهمة، والتأخير، والتكلفة من كل عملية تشغيل ويستمر في تحسين الأداء. وفقًا لموقع Lithos AI، على منصة SWE-bench Verified، حقق تنسيق نماذج متعددة بواسطة Motus دقة بنسبة 79%، متفوقًا على Claude Opus 4.6 الذي بلغت دقته 75.8% وGPT-5.3-Codex الذي بلغت دقته 72.6%، وكانت التكلفة أقل من نصف تكلفة استخدام Opus وحده. على منصة Terminal-Bench 2.0، زادت الدقة من 64% باستخدام Opus إلى 80.1%، وانخفضت التكلفة أيضًا تقريبًا إلى النصف. كما يقوم الإطار بضبط استراتيجية ذاكرة السياق وفقًا لحمولة العمل المحددة، ويكتشف تلقائيًا الخطوات التي يمكن تنفيذها بشكل متوازي لتقليل التأخير. لا يرتبط Motus بمزود النموذج، ويدعم SDK لوكلاء OpenAI، وSDK من Anthropic، وGoogle ADK، ووكيل مبني بالكامل باستخدام بايثون، ويقدم إضافات Claude Code، وCodex، وCursor، مع إمكانية النشر المحلي أو الدفع إلى السحابة عبر أمر واحد. تتوفر القدرة الحاسوبية مجانًا خلال مرحلة المعاينة المبكرة. (المصدر: BlockBeats)