据God of Prompt在X平台披露，Andrej Karpathy开源了一个仅约630行代码的AutoResearch仓库，允许AI代理在单块GPU上自主完成研究循环，包括修改训练代码、发起训练、评估验证损失并将改进提交至git，全程无人干预（来源：God of Prompt转引Alex Prompter并附GitHub链接github.com/karpathy/autoresearch）。据Alex Prompter在X描述，演示图上的每个点代表一次约5分钟的完整LLM训练运行，代理可迭代寻找更优网络结构与超参数，并可通过不同提示词并行对比研究策略。对行业的意义在于：该代理式工作流可用于自动化超参搜索、架构搜索与消融实验，缩短研究迭代周期，并通过git原生版本化实现可审计的实验管理（来源同上）。源代码托管于GitHub的karpathy/autoresearch，相关功能与效果均基于上述X帖子描述，企业落地前应在自有数据与安全边界内验证性能与风险。