英偉達給Pi加外掛：Agent自己研究找出4種優化，Token最高省64%

動察 Beating AI 快訊，英偉達 NVLabs 開源 SoL-Pi，給 Coding Agent Harness「Pi」加了一層效率優化。研究團隊搭了一套自動研究流程，讓多個 Agent 分析 Pi 的運行軌跡、提出優化方案、改代碼並自動驗證。最初有 152 個候選方向，最後只留下 4 個。

這 4 個優化都在減少重複開銷。比如改完代碼後直接接著跑測試，少一次模型調用；讀過的大文件和長輸出先存到本地，需要時再取；子任務結束後判斷要不要壓縮上下文；超長日誌先交給便宜模型篩重點，再核對內容確實來自原日誌。

在 EdgeBench 上，SoL-Pi 相比原版 Pi 少用 45%–49% Token，成本低約三分之一；相比 Codex、Claude Code 的原生 Harness，Token 少 35%–64%，按 API 標價計算成本低 50%–54%。

不過省錢會損失一點能力，SoL-Pi 保留了 Pi 約 94% 的平均得分；在 Terminal-Bench 4 的 63 個 CPU 任務裡，它解出 15 個，Codex 和 Pi 都是 18 個。