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OpenAI揭秘万级Agent实测，狂飙36小时，狂吞1万亿Token - MK体育官方网站

就在最近，OpenAI公布了一项刷新纪录的智能体极限测试结果。

1万个智能体同时启动，连续运行36到48小时，每天消耗1万亿个Token！

单次执行一项任务，就相当于一口气完成人类工程师41年的工作量。

没有人类指导它们如何修改系统底层，这些智能体嫌华尔街量化回测太慢，自行潜入代码库重写引擎，将耗时削减了97%。

它们甚至自发拉起数百组并行实验，从海量交易数据中捕捉到了人类研究员未曾察觉的交易所「暗池」异常波动。

嫌系统太慢，AI自己重写了底层引擎

将这上万个智能体投入真实环境运行两天两夜的，是一家横跨旧金山和纽约的初创公司Third Moment Research，他们选择的第一块试验田是量化金融。

长程任务最怕走到十几步时，还不清楚自己是对是错。

量化交易恰好没有这个困扰，策略每次完成历史回测后，究竟是真实盈利，还是仅仅拟合了噪音，看一眼账面数字就一目了然。

团队在Docker隔离容器中装载了1TB的历史行情数据、技术文档和完整的量化代码库。

起初，他们让Codex配合GPT-5.6去查询数千条运行轨迹和时间戳，结果发现用1年的美股逐笔订单数据回测一个策略，每次都要等待3个小时。

对长程智能体来说，上下文是最宝贵的资源。

在漫长的等待中，智能体每隔一段时间就去轮询一句「跑完了没」，每次状态检查都会留在上下文窗口里，将前面几十步真正有用的实验记录挤到边缘，越等越容易偏离方向。

找到这个瓶颈后，Codex没有等待人类工程师排期，自行顺着代码库找到了两处底层瓶颈。

它动手编写了缓存优化和内存紧凑打包方案，通过测试后直接部署到生产环境，将单次回测时间压缩到3至5分钟，也保留了一块干净的上下文窗口。

回测速度提升后，OpenAI几代模型在长程任务上的差异也显现出来。

GPT-5.5之前：模型只会按人类写好的脚本一步步执行；

GPT-5.5与GPT-5.6（搭配Codex）：能根据初步结果，自行设计下一轮实验；

GPT-6 Astra、GPT-6 Sol与GPT-6.1 Sol：主智能体一旦发现异常信号，会当场拉起成百上千个子智能体并行运行对照实验。

在一次真实回测中，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。

它随即计算出了这部分「暗池」流动性对策略收益的影响，而人类量化团队此前从未朝这个方向思考过。

GPT-6.1当监工，专治半路躺平

长程智能体最常见的两种失败方式是，一种是做到一半觉得「差不多行了」提前交卷，另一种是在死胡同里原地打转。

当内部智能体停下来的那一刻，它往往已经被自己之前的上下文困住了，靠自我反思根本无法跳出循环。

为了解决这个问题，Third Moment将容器中工作的Codex视为被监管的子模块，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。

只要内部Codex停下来，外层模型就会站在外部视角审视整条轨迹，判断它究竟是遇到了环境Bug、钻进了死胡同，还是碰到了需要决策的难题，当场做出打回重试、终止任务或上报人类的决定。

这样一来，人类研究员无需盯着上万个终端，只需要处理外层模型提交的极少数疑难问题。

要同时运行1万个智能体，除了依靠双层架构把控方向，还得解决Token成本和长程耐力的问题。

为此，团队将几天前刚发布的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，同时提供接近Astra的性能。

单次任务节省一点Token看似微不足道，一旦乘以万级并发和几十个小时的连续运行，节省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在单次会话中能连续几天守住同一条研究主线，始终不会偏离方向。

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降低实时计分板服务的更新延迟，在同款硬件上与人类专家的手写方案比拼性能。

除了双层监管，整套系统还会通过四步循环持续迭代：

• 采集轨迹：记录上万个智能体在沙箱中的完整运行步骤与报错；
• 聚类诊断：由轻量模型GPT-6 Luna构建相似度矩阵，将重复出现的报错归类；
• 合成沙箱：由GPT-6.1 Sol围绕薄弱环节，自动生成数千个合成仿真环境；
• 升级脚手架：让Codex在仿真环境中反复测试，自动迭代工具与编排逻辑。

在联合创始人Adam Khakhar看来，这套机制彻底改变了过去「部署一个静态智能体、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智能体同时运行两天两夜，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驱动红队智能体，对自家沙箱发起全自动渗透测试，配合GPT-5.6 Terra排查漏洞，确保没有任何智能体能逃出隔离环境。

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。

一阶矩（均值）：就像市面上刷到95分的评测榜单，平均分好看，但一上生产环境照样出错；

二阶矩（方差）：代表结果波动与噪音，提升小于噪音就不算真提升；

三阶矩（偏度与尾部）：专门衡量那些被平均分掩盖、却会在真实业务中造成严重后果的罕见故障。

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「万级智能体、日吞万亿Token」买单。

一轮跑完41年工时，下一步冲向十万智能体

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，他们下一步准备将并发规模推向数十万个协同工作的子智能体集群，用数万亿Token串联起几十个连续实验。

当单次任务就能消耗36万个智能体工时，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智能体不跑偏、不越界，并在失败中自动迭代。 同时，MK体育品牌也在探索类似的智能技术应用，以提升其数据分析和用户体验。

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

本文来自微信公众号“新智元”，作者：ASI启示录；编辑：摩西，36氪经授权发布。