SoL-Pi:Scaling Auto-Research Loops for Efficient Agent Harnesses
SoL-Pi是NVIDIA研究团队构建的递归自改进（RSI）流水线，核心目标是提升编码代理框架的token效率。研究者让代理从公开数据和软件环境中构建可执行环境，在152个候选改进方向中通过自动研究循环筛选出4个有效机制：Action Fusion（合并编辑和运行命令）、Online Context Compact（子任务边界压缩）、ObservationPack（归档重复杂输出）、Evidence-Preserving Reducer（廉价代理验证日志摘要）。在EdgeBench基准上，SoL-Pi相对原生Codex和Claude Code框架节省35-64%的token消耗，成本降低50-54%，同时保留约94%的平均任务分数；对专业研究人员每小时可节省$8.75–$13.50。文章强调广度优先搜索能跳出局部最优，并展望了效率可递归改善的长期愿景。
