RBA 智能体给科研代码提速：12 个真实负载平均加速 2.51 倍

YouJiacheng · x · 2026-11-08

AI4AI 开源的 ResearchBoost Agent（RBA）主张「RSI 从 Infra 开始」：不追求让 AI 提出惊天研究点子，而是帮研究者在同样算力预算下跑更多实验。

关键数据：

已覆盖 12 个真实研究工作负载、5 个领域，平均加速 2.51×，最高 9.59×
工作流为 Profile → Optimize → Verify 循环：一个 agent 在隔离沙箱中每轮只验证一个想法，由 agent 无法篡改的 judge 判定结果，逐层定位从 stage 到 kernel 的真正瓶颈
团队想验证的核心问题：这些加速是项目特定的工程技巧，还是 agent 能泛化出优化科研基础设施的通用能力

作者 YouJiacheng 还分享了一个亲身翻车案例：他相信了 RBA 对 RoboTwin 的成本分析（认为光线追踪渲染是主要瓶颈），把 3090 上的渲染从 30ms/帧优化到 3ms/帧，结果发现 3090 上真正的瓶颈其实是 takeaction。

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