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原文作者：Microsoft Research AI Frontiers
今日，微软研究院 AI Frontiers 团队正式发布了 MagenticLite，这是一款专为小型模型设计的实验性智能体应用。作为 Magentic-UI 的下一代产品，它能够在单一工作流中同时处理浏览器任务和本地文件系统操作。
MagenticLite 由两个定制化模型驱动：MagenticBrain（负责推理、任务委派和终端操作）以及 Fara1.5（针对浏览器任务的计算机使用模型系列）。这三个组件被设计为一个统一的系统，旨在实现高效运行，保障用户隐私（数据保留在本地），并支持广泛的智能体任务。
核心亮点
- MagenticLite：新一代实验性智能体平台，通过针对小型模型优化的框架与改进的用户界面，实现了浏览器与本地文件的无缝协作。
- MagenticBrain 与 Fara1.5：MagenticBrain 担任大脑（编排、编码），而 Fara1.5 则专注于计算机操作任务。其中 Fara1.5 在实际网页任务中表现显著提升。
- 以小见大：该项目探索了通过协同设计的工具、优化的执行框架，如何让小型模型在智能体表现上达到新的高度。
我们的研究方法：以少胜多
团队从实际需求出发，如填写表格、进行浏览器调研以及本地文件管理，并构建了相应的评估数据集。通过场景化的评估机制，我们实现了模型与框架的迭代改进。在用户体验方面，我们保留了对智能体推理和动作的可视化功能，并引入了更易上手的交互界面，确保用户在必要时能够随时干预。
系统组件详解
Fara1.5：性能卓越的计算机使用模型
Fara1.5 是计算机使用模型家族的最新迭代，提供 4B、9B 和 27B 三种规格。旗舰级的 9B 模型 在同类产品中设定了新的基准（SOTA），在网页导航表现上几乎是 Fara-7B 的两倍，尤其在处理表单填充、登录认证及长时间运行的任务时表现更为稳健。
MagenticBrain：核心编排者
MagenticBrain 是一个 14B 参数的编排模型。它能够将模糊的需求转化为具体计划，选择合适的工具或子智能体（如 Fara1.5），必要时编写代码，并在任务出错时进行自我修复。通过将多步工具调用与代码生成路径相结合，它在单一 14B 模型架构内实现了高效的推理与委派。
专为小型模型构建的框架
该执行框架（Harness）通过以下三点确保小模型的效能：
- 分步规划：灵活调整，支持复杂任务的恢复与修正。
- 主动上下文管理：通过精简交互摘要，使提示词始终聚焦在关键信息上。
- 子智能体委派：利用专门的子智能体执行专项任务，发挥小型语言模型的最大价值。
如何获取
MagenticLite、MagenticBrain 和 Fara1.5 现已作为研究版本发布，欢迎社区开发者进行实验与评估：
- MagenticLite：可在 GitHub 获取。
- MagenticBrain：通过 Microsoft Foundry 使用。
- Fara1.5：模型已上线 Microsoft Foundry。
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