Професор CMU відкрив вихідний код фреймворку Agent Motus, багатомодельна оркестрація SWE-bench досягла 79%, а витрати зменшилися вдвічі

Місцеві новини ME, 15 квітня (UTC+8), за даними моніторингу Beating, компанія Lithos AI, заснована професором кафедри комп’ютерних наук Карнегі-Меллонського університету Dimitrios Skarlatos (CEO) та Zhihao Jia (CTO), яка займається інфраструктурою штучного інтелекту, відкрила вихідний код фреймворку сервісів Agent Motus під ліцензією Apache 2.0. Команда складається з дослідників CMU та Стенфорда, з досвідом у виробничій інфраструктурі AWS, Google, Meta та NVIDIA. Основна ідея Motus: різні завдання підходять різним моделям; замість постійного використання найновіших та найдорожчих моделей для всіх етапів, система навчається з виробничих траєкторій роботи, автоматично маршрутизуючи підзадачі до найбільш підходящих моделей. Поточна розгортка Agent є статичною, з фіксованими рамками підказок, моделями та стратегіями контексту, тоді як Motus з кожним запуском витягує сигнали успіху завдань, затримки та витрат, постійно оптимізуючись. За даними офіційного сайту Lithos AI, на SWE-bench Verified, мульти-модельна оркестрація Motus досягає точності 79%, що вище ніж 75.8% у Claude Opus 4.6 та 72.6% у GPT-5.3-Codex, а вартість менша ніж половина від використання Opus. На Terminal-Bench 2.0 точність зросла з 64% у Opus до 80.1%, а вартість також приблизно зменшилася вдвічі. Фреймворк також налаштовує стратегії пам’яті контексту залежно від конкретного навантаження та автоматично виявляє паралельні кроки для зменшення затримки. Motus не прив’язаний до постачальника моделей, підтримує SDK OpenAI Agents, SDK Anthropic, Google ADK та агентів, побудованих на чистому Python, надає плагіни Claude Code, Codex та Cursor, можна розгорнути локально або відправити у хмару командою. На ранній стадії попереднього перегляду безкоштовно надається обчислювальна потужність. (Джерело: BlockBeats)