Le système SoL-Pi de Nvidia divise par deux l'utilisation des tokens des agents de codage en optimisant le harnais
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Les chercheurs de Nvidia ont présenté SoL-Pi, un système qui optimise la couche de contrôle des agents de codage pour réduire considérablement la consommation de tokens. En automatisant l'analyse des traces d'agents et en proposant des modifications du harnais (harness), le système divise par deux presque l'utilisation des tokens tout en maintenant des niveaux de performance comparables. L'approche explore plus de 152 directions sur 535 environnements, identifiant quatre mécanismes clés tels que l'Action Fusion et l'Online Context Compact afin d'éliminer les travaux redondants. Sur le benchmark EdgeBench, la variante la plus efficace a réduit les coûts de 49 % et a atteint 93,7 % du score du harnais Pi original. Bien qu'efficace sur des benchmarks spécifiques comme EdgeBench, les résultats ont été mitigés sur d'autres tests comme Terminal-Bench 4, où il a résolu moins de tâches que ses concurrents. L'étude souligne que l'optimisation du harnais peut générer des économies substantielles par rapport aux implémentations natives de Codex et Claude Code. Cependant, les auteurs notent que ces gains d'efficacité peuvent s'accompagner de compromis, tels qu'une réutilisation réduite du cache de prompts. Ce développement répond à la charge croissante des coûts liée à l'IA agentic, dont l'utilisation de tokens a augmenté d'un facteur quatorze depuis début 2026.
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