Coding agents working from code alone generate shallow hypotheses. Adding a research phase — arxiv papers, competing forks, other backends — produced 5 kernel fusions that made llama.cpp CPU inference 15% faster.
这一声明揭示了AI代理在代码优化中的关键局限:仅基于代码的优化会产生浅显的假设。通过引入研究阶段,包括阅读学术论文、研究竞争项目和后端实现,代理能够发现更深层次的优化机会,实现了显著的性能提升。这表明AI代理需要更广泛的上下文信息才能做出有意义的创新。