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해결하는 문제

AutoResearch는 시행착오 과정을 자동화하여 코드나 모델을 수동으로 최적화해야 하는 어려움을 해결합니다. 개발자가 성능 향상을 위해 매개변수나 코드를 직접 수정하는 대신, AI 에이전트가 테스트, 측정, 개선의 지속적인 루프를 실행하여 최상의 결과를 찾아냅니다.

작동 방식

핵심적으로 AutoResearch는 특정 프롬프트를 사용하여 코딩 에이전트(Claude Code 등)가 반복적인 워크플로우를 따르도록 지시합니다. 에이전트는 대상 파일을 수정하고 GPU에서 일정 시간 동안 실행한 다음, 특정 지표에 대해 결과를 확인합니다. 변경 사항이 지표를 개선하면 에이전트는 이를 유지하고, 그렇지 않으면 변경 사항을 되돌립니다. 이 루프는 무기한 반복되며, 에이전트가 복잡한 작업을 자율적으로 탐색하고 최적화할 수 있게 합니다.

대상 사용자

이 프로젝트는 성능 튜닝, 프롬프트 엔지니어링 또는 아키텍처 검색을 자동화하려는 개발자, 연구원 및 엔지니어를 위한 것입니다. 최종 결과뿐만 아니라 에이전트가 수행한 모든 시도의 기록인 전체 "최적화 궤적"을 확인하고자 하는 분들에게 특히 유용합니다.

주요 특징

• GPU 커널 최적화 및 LLM 학습부터 게임 AI, 과학 연구에 이르기까지 실제 사용 사례를 엄선한 컬렉션입니다.
• 최적화 추적 링크가 포함되어 있어 에이전트가 어떻게 개선에 도달했는지 정확하게 검토할 수 있습니다.
• Apple Silicon, Windows 및 분산형 멀티 에이전트 스웜을 위한 버전을 포함하여 다양한 오픈 소스 구현 및 포크를 제공합니다.
• 연구 에이전트의 효율성을 측정하기 위한 벤치마크 및 평가 도구에 대한 액세스를 제공합니다.