OpenAI揭秘万级Agent实测！狂飙36小时，狂吞1万亿Token

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（来源：新智元）

新智元报道

就在刚刚，OpenAI晒出了一份打破纪录的Agent极限实测。

10,000个Agent同时进场，不眠不休连跑36到48个小时，每天吞掉1万亿Token！

单跑一轮任务，就相当于一口气干完人类工程师41年的工作量。

没人教它们怎么改系统底层，这群Agent嫌华尔街量化回测太慢，自己钻进代码库重写引擎，把耗时砍掉了97%。

它们甚至自己拉起几百组并行实验，从海量交易流水里抓出了人类研究员都没注意到的交易所「暗池」异动。

嫌系统太慢，AI自己重写了底层引擎

把这上万个Agent放进真实环境跑两天两夜的，是一家横跨旧金山和纽约的初创公司Third Moment Research，他们选的第一块试验田是量化金融。

长程任务最怕走出去十几步，还不知道自己是对是错。

量化交易恰好没有这个问题，策略每次跑完历史回测，到底是真赚到了钱，还是只拟合了一团噪音，看一眼账面数字就清清楚楚。

团队在Docker隔离容器里装好了1TB的历史行情数据、技术文档和整套量化代码库。

起初，他们让Codex配合GPT-5.6去查几千条运行轨迹和时间戳，结果发现拿1年的美股逐笔订单数据回测一个策略，每次都要干等3个小时。

对长程Agent来说，上下文是最金贵的资源。

在漫长的等待里，Agent每隔一会儿就去轮询一句「跑完了没」，每次状态检查都会留在上下文窗口里，把前面几十步真正有用的实验记录挤到边缘，越等越容易跑偏。

找到这个卡点后，Codex没有等人类工程师排期，自己顺着代码库找出了两处底层瓶颈。

它动手写好缓存优化和内存紧凑打包方案，跑通测试后直接推上生产环境，把单次回测时间压到了3至5分钟，也保住了一块干净的上下文窗口。

回测速度提上来之后，OpenAI几代模型在长程任务上的差距也显露出来。

在一次真实回测里，GPT-6.1 Sol顺着数据一路追查，发现某家交易所的非公开展示交易占到了很高的成交比例。

它随即算清了这部分「暗池」流动性对策略收益的影响，而人类量化团队此前根本没往这个方向想过。

GPT-6.1当监工，专治半路躺平

长程Agent最常见的死法有两种，一种是干到一半觉得「差不多行了」提前交卷，另一种是在死胡同里原地打转。

当内层Agent停下来的那一刻，它往往已经被自己之前的上下文困住了，靠自我反思根本跳不出怪圈。

为了解决这个问题，Third Moment把容器里干活的Codex当成被监管的子模块，在容器外层专门套上了一个由GPT-6 Sol或GPT-6.1 Sol驱动的监管模型。

只要内层Codex停下来，外层模型就会站在局外视角审视整条轨迹，判断它到底是撞上了环境Bug、钻进了死胡同，还是遇到了需要拍板的难题，当场做出打回重试、终止任务或上报人类的决定。

这样一来，人类研究员不用再盯着上万个终端，只需要处理外层模型交上来的极少数疑难问题。

要同时跑起1万个Agent，除了靠双层架构管住方向，还得解决Token成本和长程耐力的问题。

为此，团队把几天前刚发布的GPT-6.1 Sol推上了主力位置。它的定价只有旗舰GPT-6 Astra的五分之一，能用最少的Token完成任务，同时交出接近Astra的性能。

单次任务省下一点Token看着不起眼，一旦乘上万级并发和几十个小时的连续运转，省下的成本就决定了同样预算能多跑几轮实验。

而且在长程耐力上，GPT-6.1 Sol在单次会话里能连着几天守住同一条研究主线，一直不会跑丢。

至于推理能力最强的旗舰GPT-6 Astra，团队则留着攻克最难的工程优化，比如在不改变输出的前提下压低实时计分板服务的更新延迟，在同款硬件上和人类专家手写的方案比拼性能。

除了双层监管，整套系统还会通过四步循环持续迭代：

在联合创始人Adam Khakhar看来，这套机制彻底改变了过去「部署一个静态Agent、然后祈祷它别崩」的做法：

每一次循环都会造出一个比出发时更强的系统。系统会自己找出败在哪里，围绕这些失败构建定向仿真，并为下一轮运行升级脚手架。

上万个拥有写代码权限的Agent同时运行两天两夜，还面临一个严峻问题，就是如何确保它们乖乖待在沙箱里，不会写脚本突破隔离环境。

为此，Third Moment接入了OpenAI的网络安全模型Daybreak与GPT-5.6 Terra。

OpenAI将Daybreak分为防守端的Daybreak Blue，以及专攻授权渗透测试、需单独审批并绑定硬件安全密钥的Daybreak Red。

每次大规模仿真启动前，Third Moment都会先用Daybreak驱动红队Agent，对自家沙箱发起全自动渗透测试，配合GPT-5.6 Terra排查漏洞，确保没有任何Agent能逃出隔离环境。

全网唯二「算力无上限」的烧钱战场

Third Moment的联合创始人Adam Khakhar本科毕业于宾夕法尼亚大学，后来在纽约大学攻读博士，研究方向为深度学习理论与信息论。

创办这家公司前，他联手搭档做过一家只有2个人的AI公司FlashDocs，每天自动生成上万张企业幻灯片，并在2025年7月被华尔街AI独角兽Hebbia收购。

第二次创业，他直接用概率论里的「三阶矩」（Third Moment）给新公司命名。

他们把这套自进化循环封装成了推理接口，开发者只需在OpenAI SDK里改一行请求地址，后台的轨迹诊断与沙箱仿真就会自动运行。

至于为什么先从量化金融与网络安全切入，Adam在今年9月的文章《无限算力》里写出了原因。

绝大多数白领工作，比如审合同、做PPT或写客服回复，头顶都有一道价格天花板，也就是人类员工的薪水。律所审一份10页合同收2000美元，哪怕AI比人聪明100倍，客户也不会掏200万美元买单。

商业世界里只有两个零和博弈的领域没有价格天花板，一个是投资管理，另一个是网络安全。

如果市场里藏着一个价值4000万美元的交易信号，哪怕烧掉3900万美元算力，只要比对手早一秒算出来，依然净赚100万美元；网络安全同样如此，比黑客早一秒发现零日漏洞，就能避免十亿美元级别的损失。

用Adam的比喻来说，普通行业买AI就像买办公桌椅，够用便宜就行；唯有量化和网安对算力的需求，像水下憋气的人渴望氧气一样没有上限，也只有它们愿意率先为「万级Agent、日吞万亿Token」买单。

一轮跑完41年工时，下一步冲向十万Agent

跑通量化和网安之后，Third Moment正在把这套体系搬向更多场景，包括零售供应链动态重排、大型代码库性能排查，以及海量商业文档的交叉核对。

OpenAI在博客末尾透露，他们下一步准备把并发规模推向数十万个协同工作的子Agent集群，用数万亿Token串联起几十个连续实验。

当单次任务就能消耗36万个Agent工时，传统软件按席位收费的模式已经失去意义；而大模型的比拼，也从单纯卷模型权重，延伸到了谁能管住十万个Agent不跑偏、不越界，并在失败中自动迭代。

到那时，人类便能彻底从繁琐的执行中抽身，退后一步去定义方向与边界。

人类可以站到杠杆大得多的位置上，去想怎么做研究、怎么优化研究本身，而不用亲自去做研究。

参考资料：

https://openai.com/index/third-moment-research

编辑：摩西