NVIDIAがPiに外部アドオンを追加：Agentが自ら研究して4つの最適化を発見、Tokenを最大64%節約

動察 Beating AI 速報、NVIDIA NVLabsがSoL-Piをオープンソース化し、Coding Agent Harness「Pi」に効率最適化のレイヤーを追加した。研究チームは自動研究パイプラインを構築し、複数のAgentがPiの実行トレースを分析し、最適化案を提案し、コードを修正して自動検証する仕組みを実現した。当初152の候補方向があったが、最終的に残ったのはわずか4つだった。

これら4つの最適化はいずれも重複するオーバーヘッドの削減を目的としている。例えば、コード修正後にそのままテストを続行し、モデル呼び出しを1回削減する。読み込んだ大きなファイルや長い出力はまずローカルに保存し、必要時に取得する。サブタスク終了後にコンテキストを圧縮すべきか判断する。超長いログはまず安価なモデルに要点の選別を任せ、その後内容が元のログに確かに由来することを確認する。

EdgeBenchにおいて、SoL-Piは元のPiと比較してToken使用量が45%～49%少なく、コストは約3分の1削減された。CodexやClaude CodeのネイティブHarnessと比較すると、Tokenは35%～64%少なく、API定価ベースのコスト計算で50%～54%低い。

ただし、コスト削減には若干の能力低下が伴う。SoL-PiはPiの平均スコアの約94%を維持している。Terminal-Bench 4の63のCPUタスクのうち、SoL-Piは15問を解き、CodexとPiはいずれも18問だった。