Third Moment Research 如何运行 10，000 个代理 36+ 小时

📌 One-Sentence Summary

Third Moment Research 借助 OpenAI 的 GPT-6 模型和 Codex，开展大规模的自主研究会话，从而大幅提升了回测速度和代理效率。

📝 Summary

Third Moment Research 利用 OpenAI 的 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol 和 Codex，构建用于量子金融的自我完善 AI 代理。该系统支持在 36-48 小时会话中同时运行 10，000 个代理，并能够识别和修复瓶颈（如缓慢的回测），从而减少运行时间和代币浪费。该公司还使用 Daybreak 进行安全测试，以确保研究环境的完整性。

💡 Main Points

用 Codex 减少运行时间和代币浪费

Third Moment 发现美国股市数据回测存在瓶颈，需要数小时并浪费了大量代币。通过使用 Codex，他们优化了缓存和内存打包，将回测时间从 ~3 小时缩短至 ~3-5 分钟，从而大幅降低了代币消耗。

用 Codex 和 GPT-6 让代理保持任务执行

该公司用 Codex 框架为代理提供必要的工具和数据。为了防止代理过早停止，他们采用了分层方法，由外部框架（GPT-6 Sol/6.1 Sol）监控轨迹并决定是否重试、终止或升级任务。

以更高的代币效率维持更长的研究

从 GPT-5.5 到 GPT-6.1 Sol 的升级，使得代理能够维持更长、更复杂的调查。GPT-6.1 Sol 因其代币效率而备受瞩目，能够在保持高性能的同时，用更少的代币完成任务，从而支持更深入地探索研究方向。

用 Daybreak 自动化安全测试

鉴于操作规模，Third Moment 使用 Daybreak 平台来自动化安全检查。这确保了代理的研究环境是安全的，没有允许网络突破的漏洞。

💬 Key Quotes

在一次会话中，GPT-6.1 Sol 能够维持数日计算中连贯的计算研究线程，而不会丢失关键点。

Codex 框架非常通用，可以用于许多不同领域。

如果没有 Daybreak，我们就无法实现这种规模的自动化测试。

📊 Article Meta

AI Screening： 88

Source： OpenAI News

Author： OpenAI

Category： 人工智能

Language： 英文

Read Time： 5 min

Word Count： 1249

Tags：

AI 与智能应用 , AI 工程 , Prompt缓存 , 安全 , 大语言模型 (LLM)