NVIDIA 发布 SoL-Pi：agent harness 省 token 44.7%，API 成本降三分之一
AxSaucedo · x · 2026-09-24
NVIDIA 团队在 arXiv 发布论文 SoL-Pi，思路是不再优化模型，而是优化 agent harness 层，让 24/7 无人值守的自动研究循环更省 token。
- 方法：以 RSI（递归自我改进）为灵感，在 harness 层跨越来越多样的环境自动扩展 research loop，筛选出可迁移的通用改进
- 存活下来的 4 个机制构成 SoL-Pi：动作执行、上下文压缩、观察处理、委托阅读
- 效果：在 51 项任务的 EdgeBench 上，SoL-Pi 在 GPT-5.6 Sol 和 Opus 5 上性能与 Pi 相当，但记录的 token 流量减少 44.7–49.0%，API 成本降约三分之一
- 换算：相对原生 Codex / Claude Code harness，估计每小时节省 8.75–13.50 美元；相对 Pi 每小时节省 4.36–5.71 美元
代码与项目页已开源。
所属事件:NVIDIA SoL-Pi 优化 agent harness，token 消耗降近半(3 条相关)→
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