OpenAI披露：万级Agent连跑48小时
AI 总结
OpenAI发布客户案例，介绍初创公司Third Moment Research如何用其模型搭建可自我改进的智能体系统：在Docker隔离环境中同时运行1万个agent，单次调查持续36至48小时，用Codex发现问题并自动改进系统。案例称，团队用Codex配合GPT-5.6分析数千条模拟轨迹，定位到一年美股逐笔订单数据的策略回测需数小时这一瓶颈，随后自行加入缓存与内存打包优化并推上生产环境，把回测从约3小时缩短到约3至5分钟。系统采用双层结构，由GPT-6 Sol或GPT-6.1 Sol作为外层"监工"，判断内层Codex应重试、终止还是上报人类，并用Daybreak做沙箱渗透测试；据36氪报道，该部署每天约消耗1万亿Token，GPT-6.1 Sol因token效率成为最常用模型。
深度见解
这是目前公开披露的规模最大的长程智能体并发案例之一，展示了上层模型监管、子智能体并行与token效率如何决定大规模agent部署的经济性。