前OpenAI员工Karpathy做了个自动优化流程的AI工具

andrej karpathy 发布了一个仓库，能优化任何可衡量的流程，它叫 autoresearch。

这个智能代理会编辑代码、运行代码，保留能提升指标的改动，回滚没有改善的改动，然后在你睡觉的时候不断重复这个过程。

它适用范围很广的原因在于：你不用写代码，只需要写 program.md，说明要探索什么、哪些内容绝对不能改、什么时候停止。每次运行都只用一个数字打分，所以循环运行过程中不需要人工判断。

改进会被提交，失败会被回滚，你醒来就能看到差异改动。

最常被引用的验证案例：Shopify CEO tobi lütke 将一个名为 pi-autoresearch 的变体（基于开源智能代理 pi 构建，不是 Claude Code）用在了 Shopify 已有 20 年的模板引擎 liquid 上。

在大约 120 次实验中产生了 93 次提交，解析加渲染时间降低了 53%，内存分配降低了 61%，全部 974 个单元测试都通过了。

需要如实说明的是：lütke 本人称这个结果“可能有些过拟合了”，对应的拉取请求仍然没有合并，它目前只是一个基准测试结果，还不是已经上线的改动。

但这个模式的泛用性远不止这一个案例，它还可以用在 GPU 内核调优、提示词优化，甚至比特币价格建模上，任何你有代码库、有一个需要优化的数字指标的场景都能用。

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