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英伟达给Pi加外挂:Agent自己研究找出4种优化,Token最高省64%

动察 Beating AI 快讯,英伟达 NVLabs 开源 SoL-Pi,给 Coding Agent Harness「Pi」加了一层效率优化。研究团队搭了一套自动研究流程,让多个 Agent 分析 Pi 的运行轨迹、提出优化方案、改代码并自动验证。最初有 152 个候选方向,最后只留下 4 个。


这 4 个优化都在减少重复开销。比如改完代码后直接接着跑测试,少一次模型调用;读过的大文件和长输出先存到本地,需要时再取;子任务结束后判断要不要压缩上下文;超长日志先交给便宜模型筛重点,再核对内容确实来自原日志。


在 EdgeBench 上,SoL-Pi 相比原版 Pi 少用 45%–49% Token,成本低约三分之一;相比 Codex、Claude Code 的原生 Harness,Token 少 35%–64%,按 API 标价计算成本低 50%–54%。


不过省钱会损失一点能力,SoL-Pi 保留了 Pi 约 94% 的平均得分;在 Terminal-Bench 4 的 63 个 CPU 任务里,它解出 15 个,Codex 和 Pi 都是 18 个。

AI 解读
英伟达 NVLabs 给 Pi 做外挂,表面是省 Token,实质是 Harness 层开始被芯片厂商纳入优化半径。Pi 从 OpenClaw 出圈、被 Earendil 收购、GitHub 破 10 万星、Harness 从 v2 走到 v3,已是第三方 Agent 执行框架里事实上的基准件;Composio 的两次横评里它通过率都压过 Claude Code 与 Codex,这大概是英伟达挑它而非自研 Harness 的原因。

值得留意的是 SoL-Pi 的代价结构:EdgeBench 上 Token 少 45%–49%、成本低约三分之一,但 Terminal-Bench 4 的 63 个 CPU 任务只解出 15 个,Codex 和 Pi 都是 18 个。省钱来自砍重复调用与上下文压缩,牺牲的恰好是长链路任务的完成率——研究团队从 152 个候选里只留 4 个,说明这条路的天花板已被自己摸到。同期 Nemotron 3.5 Lightning 专攻工具调用,英伟达在 Agent 执行层的分工意图已经很清楚。
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