NVIDIA lance SoL-Pi : l'optimisation automatique des agents IA

NVIDIA a introduit SoL-Pi, un système conçu pour améliorer automatiquement les harnesses (environnements d'exécution) des agents IA. Cette innovation permet de réduire la consommation de tokens de près de moitié tout en préservant la qualité des résultats.

Contrairement aux méthodes traditionnelles nécessitant un réglage manuel, les chercheurs utilisent ici des cycles d'expérimentation automatisés sur le harness lui-même, testés dans divers dépôts et environnements avec des résultats vérifiables. Seuls les mécanismes qui réussissent systématiquement ces sélections sont intégrés à la version finale.

Quatre mécanismes clés ont été retenus :

• La fusion des actions ;
• La compression du contexte pendant l'exécution ;
• Un traitement plus efficace des observations ;
• Une réduction des lectures déléguées tout en préservant les preuves importantes.

Sur le benchmark EdgeBench, composé de 51 tâches, SoL-Pi a atteint une qualité équivalente au système de référence utilisant GPT-5.6 Sol et Opus 5, tout en diminuant le trafic de tokens de presque 50 %.

Selon les auteurs, cette optimisation réduit les coûts API d'environ un tiers. Les économies s'élèvent à approximativement 8,75–13,50 $ par heure par rapport aux systèmes standards Codex et Claude Code, et à 4,36–5,71 $ par heure comparé au harness de base.

Le code est disponible sur GitHub via NVlabs, et l'article scientifique est accessible sur arXiv.