Third Moment Research створює самовдосконалюваних AI-агентів з моделями GPT-6 від OpenAI

Third Moment Research створює самовдосконалюваний AI: найкращі агенти повинні добре справлятися з конкретним завданням і ставати сильнішими у процесі використання. Компанія використовує найновіші моделі OpenAI для аналізу поведінки агентів, виявлення повторюваних слабких місць та створення навколо них тисяч синтетичних сценаріїв. За допомогою цих сценаріїв агенти вдосконалюються і повторюють процес при появі нових проблем.

Скорочення часу роботи з Codex та марних витрат токенів

Один із ранніх прикладів використання Third Moment Research — кількісні фінанси, де успіх вимірюється чітко. Команда використовує Codex у дослідницькому середовищі для пошуку проблем. В одному випадку Codex аналізував тисячі симуляційних траєкторій, часових міток і кодової бази разом з GPT-5.6. Codex знайшов бар'єр: бектест торгівельної стратегії за один рік на даних стаканів ордерів американських акцій займав кілька годин. Під час завантаження агенти кілька разів питали про завершення, витрачали токени та заповнювали контекст перевірками статусу. Після профілювання бектесту Codex знайшов оптимізацію кешування та стиснення пам'яті, виправлення було запущено в продакшені, і бектест скоротився з приблизно 3 годин до 3-5 хвилин.

Утримання агентів на завданні за допомогою Codex та GPT-6

Third Moment Research надає кожному агенту інструменти, інформацію та середовище, необхідні для конкретного завдання. Для кількісного дослідження команда запускає харнес Codex у Docker-ізованому середовищі. Агенти отримують терабайти даних, документацію та репозиторій з модулями інженерії фічерів, трейнінгу на GPU, торгових стратегій та симуляцій. Мислення забезпечують GPT-6 Astra, GPT-6 Sol та GPT-6.1 Sol, а харнес Codex надає агентам інструменти для дій, планів, цілей, викликів субагентів та стиснення контексту. Для завершених агентів Third Moment Research використовує Codex як вбудованого субагента у зовнішньому харнесі, яким керує GPT-6 Sol або GPT-6.1 Sol. Зовнішній харнес перевіряє та розриває траєкторію невирішеного завдання, пропонуючи спробувати знову, зупинити роботу або передати на перегляд людини.

Автоматизація тестування безпеки за допомогою Daybreak

Коли 10 000 агентів працюють автономно, Third Moment Research потрібне масштабне тестування безпеки. Команда використовує платформу кібербезпеки Daybreak перед запуском симуляцій. Тести перевіряють, чи може агент вийти за межі дослідницького середовища та отримати доступ до широкої мережі. «За допомогою Daybreak агенти самі можуть тестувати здатність проникнення в симуляцію та перевіряти її інфраструктуру і безпеку», — каже Адам Хахарі, співзасновник Third Moment Research.

До сотень тисяч співпрацюючих агентів

Амбіція Third Moment Research простягається до спеціалізованої роботи, що виконується в повсякденних компаніях. Для роздрібного продавця це означає кращі рішення ланцюжка поставок, коли запаси мізерні або постачальник зникає. Для інженерної команди — пошук бар'єрів у роботі з великою кодовою базою. Спираючись на можливості мислення GPT-6 Astra, GPT-6 Sol та GPT-6.1 Sol, Third Moment Research планує перехід від індивідуальних досліджень до сотень тисяч співпрацюючих субагентів. Її дорожня карта передбачає трильйони токенів для сотень взаємопов'язаних експериментів, щоб дослідження автономно використовувало агентів для вдосконалення під час генерації нових викликів.

Джерела: OpenAI Blog