这款AI能自己做研究，成本还不到同行的十分之一

有人在实验室做试验，总会随手记下每一步的结果——哪怕这次失败了，下次说不定能用得上。

现在有一款AI也学会了这个思路，它就是刚推出测试版的PRAXIST Beta，一款能自主完成研究的AI智能体（可以理解为帮你自动干活的AI团队）。

和大多数做完探索就扔掉失败结果的AI不一样，PRAXIST会安排多个叫「Research Peer」的模块，同时探索不同的研究方向，所有有用的发现都会存在共享内存里，供所有模块参考积累。在合作方提供的火箭模拟测试中，它已经拿到了100%的安全着陆率。

和 Claude Code + Opus 4.8对比，在75个测试任务里，PRAXIST拿到了49枚金牌，对手只拿到35枚；完成所有任务的token成本是大约3000美元，对手则需要大约38000美元。

@svpino 认为：这不是又一个普通的写代码AI。

@oggii_0 认为：PRAXIST有意思的地方不只是测试分数，而是它背后的架构设计。

@bybardiia 认为：大多数自主研究循环都把探索当成用完就扔的搜索树，选个最优结果就丢掉其余部分，PRAXIST完全改变了这套设定。

这家推出PRAXIST的Praxis AI，已经入驻了知名创业孵化器Y Combinator，之前还用AI方法帮癌症研究改进过小样本数据问题，现在也已经有了面向制造业微调的推理AI产品。

对需要做试验、搞研发的人来说，现在能省下来的不只是时间，还有九成的AI使用成本。市场预计，AI智能体内存这块2030年规模会涨到284.5亿美元，越来越多AI开始重视「保存经验」这件事。

下次你拿到一款新产品，说不定它的研发环节，就有这款AI的参与了。