Optim-Agent/optim-agent

解決的問題

Optim-agent 自動化了演算法工程師通常執行的迭代式參數調校過程。它以能夠推理參數語意及其觀測結果的編碼代理，取代傳統的黑箱最佳化方法，從而為複雜系統找到最優配置。

工作原理

該系統與編碼代理 CLI（如 Claude Code、Codex 或 OpenCode）整合，建立最佳化迴圈。使用者定義目標函數與搜尋空間，並為每個參數提供自然語言上下文。代理讀取程式碼與試行歷史，提出下一組待評估的參數，並記錄結果。為確保穩定性，系統會將所有代理建議與宣告的搜尋空間進行驗證，若代理提供無效回應，則回退至安全採樣。

適用對象

專為處理具有可配置參數與可測量目標的系統，特別是以下領域的工程師與研究人員設計：

• 模型訓練： 調整學習率、架構與正則化。
• 推理與服務： 優化量化、批次處理與路由以降低延遲與成本。
• 定量研究： 調整訊號視窗與風險控制。
• 強化學習： 優化目標權重與探索排程。
• 科學工作流程： 調整模擬輸入與求解器設定。

核心亮點

• 語意化建議： 利用 LLM 對參數含義進行推理，而非將參數視為匿名座標。
• 小預算高效： 在評估成本高且傳統代理模型資料不足時依然有效。
• 可審計決策： 將設定、結果與代理推理記錄為 JSON 或 SQLite，實現完全透明。
• 代理驅動的摘要： 可生成自然語言敘述，總結已完成的研究，包括搜尋空間洞察與建議的下一步行動。
• 有界執行： 透過在執行前驗證代理建議是否在定義範圍內，確保安全性。