Профессор CMU выпустил открытый агентский фреймворк Motus, многомодельная оркестрация SWE-bench достигла 79%, а затраты сократились вдвое

МЕ Новости, 15 апреля (UTC+8), согласно мониторингу 动察 Beating, компания Lithos AI, основанная профессором кафедры компьютерных наук Карнеги-Меллонского университета Dimitrios Skarlatos (CEO) и Zhihao Jia (CTO), открыла исходный код фреймворка агентских сервисов Motus под лицензией Apache 2.0. Команда состоит из исследователей CMU и Стэнфорда, с опытом работы в инфраструктуре AWS, Google, Meta и Nvidia. Основная идея Motus: разные задачи требуют разных моделей, и вместо постоянного использования самых дорогих передовых моделей для всех этапов, система учится на траекториях производственной эксплуатации, автоматически маршрутизируя подзадачи к наиболее подходящим моделям. В настоящее время после развертывания агент остается статичным, с фиксированными рамками подсказок, моделями и стратегиями контекста, тогда как Motus извлекает сигналы о успешности задач, задержках и стоимости из каждого запуска и постоянно их оптимизирует. Согласно данным на официальном сайте Lithos AI, на SWE-bench Verified, мульти-модельная оркестрация Motus достигает точности 79%, что выше 75,8% у Claude Opus 4.6 и 72,6% у GPT-5.3-Codex, при этом стоимость менее половины от использования Opus. На Terminal-Bench 2.0 точность увеличилась с 64% у Opus до 80,1%, а стоимость также примерно вдвое снизилась. Фреймворк также регулирует стратегию памяти контекста в зависимости от конкретной рабочей нагрузки и автоматически обнаруживает параллельные шаги для снижения задержки. Motus не привязан к поставщикам моделей, поддерживает SDK OpenAI Agents, SDK Anthropic, Google ADK и агентские системы, построенные на чистом Python, предоставляет плагины Claude Code, Codex и Cursor, — можно развернуть локально или отправить в облако одной командой. В ранней предварительной версии предоставляется бесплатный доступ к вычислительным ресурсам. (Источник: BlockBeats)