OpenAI与初创公司Third Moment Research成功完成了一项涉及万级Agent的极限实测。在这次测试中,1万个Agent连续运行36至48小时,每日消耗高达1万亿Token,其单轮任务量相当于人类工程师41年的工作量。测试在量化金融场景中落地,Agent自主重写了底层回测引擎,将耗时大幅缩减97%,并发现了人类研究员未曾注意到的交易所暗池异动。为解决长程Agent易跑偏、成本高、越界等问题,该系统采用了双层监管架构、四步自迭代循环和沙箱安全防护机制。相关团队指出,量化投资与网络安全是算力需求无上限的两个领域。目前,该体系正逐步拓展至更多场景,并计划将Agent并发规模提升至十万级。同时,大规模Agent集群的管控与自迭代能力正成为新的大模型比拼焦点。
