マイクロソフト研究所は Agensh（GitHub 上の綴りは `microsoft/Agensh`）を MIT ライセンスの OSS として公開しました。中央 orchestrator なしで、worker が非同期に文脈収集・サブタスク請求・行動・検証・進捗マージを行う自組織型マルチ agent harness です。README の News は OSS 日を 2026-10-24、GitHub `v1.0` の `published_at` は 2026-10-23T08:03:16Z（北京時間 2026 年 10 月 23 日約 16:03）。論文 *Agensh: Scaling Organizational Intelligence to 1,024 Agents* は arXiv 2609.26781（プレプリント 2026-09-22）で、MSR の出版エントリにも対応項目があります。「今日の初出」記事ではありません。

主張の中身

Agensh は共有ワークスペース（Gitea）、メッセージ（Mattermost）、共有コンテキスト経由で協力ループを回します。実験では、各 worker の Copilot harness 単体 agent セッションの上にこのループを載せています。製品側の Copilot harness は 1 人分のループのまま、Agensh が人数を増やす研究 harness であり、マイクロソフトが新しい消費者向けコーディング製品を正式発売したという意味ではありません。

ProgramBench 最難 5 題・GPT-5.6-sol（high）・6 時間・オフラインで、著者は平均最終テスト通過率が 1 agent で 19.31% から 128 agents で 28.78%（相対約 49%）と報告。Pandoc では 33.89% → 128 で 50.94% → 1,024 で 55.06%（同じ 6 時間）。README は GPT-6.1-sol（high）の Pandoc 6 時間も 1 agent 56.19% → 32 agents 79.59%（相対約 41.64%）と追記。大きなチームほど同程度の通過率に早く達するとも書かれています。当サイトは未再現。参考情報です。

「harness を替える」話との位置

同じモデルで coding harness だけ替え、通過率はほぼ動かず請求が大きく動く話は 同じモデルでもコーディング harness を替えると通過率はほぼ変わらず、請求だけ大きく変わる。Agensh は別軸で、1 人分の Copilot ループはそのまま peer 数を増やします。DeepSeek Harness の導入は DeepSeek Harness のインストール方法：Windows・Linux・CLI・プラグイン、VS Code 製品側の既定は VS Code 1.143、Copilot harness が新しいセッションの既定に。Agents API の別の落とし穴は Agents API Scheduled Automations、「completed」でも作業は終わっていない。

自前のリポジトリ・モデル・時間予算でも同じ曲線になるか——参考情報です。使ったことがあれば、サイト下部の運営者連絡先からフィードバックできます。