对比 Codex，免费的 AgnesCode 也能在底层算子优化任务中打得有来有回

AgnesCode在部分芯片上跑出更高性能，免费模型完成专业级交付。 作者丨吴海明 曹PP 编辑丨李 娜 免费的 AI Coding Agent，能不能和付费 Codex 在真实工程任务里打得有来有回？过去一年，我们已经习惯了让 Coding Agent 写网页、做应用、修 Bug。但这一次，我们想把它往更底层推一步：让 AI 去优化大模型自己运行时使用的算子。所谓“算子”，可以简单理解为大模型运行时反复执行的一小段底层计算程序。模型每生成一个 Token，都要在 GPU 或其他 AI 芯片上执行大量矩阵计算、注意力计算和数据变换。单个算子看起来很小，但会被模型反复调用。因此，一段高频算子如果能快 10%、20%，最终就可能转化为推理速度、硬件利用率和服务成本上的实际差异。这恰好提供了一种不同于常规 Coding Benchmark 的测试方式：如果 Agent 能够读懂任务、修改算子、适

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