Zespół badaczy z NVIDIA, NTU i MIT wprowadził SoL-Pi, pakiet czterech mechanizmów zwiększających efektywność dla otwartego agenta kodowania Pi, który zmniejsza zużycie tokenów o 44,7% do 49,0% na benchmarku EdgeBench obejmującym 51 zadań. Zamiast tradycyjnego podejścia polegającego na zmniejszeniu kosztu per token przez szybsze kernele czy kwantyzację, SoL-Pi redukuje całkowitą liczbę tokenów potrzebnych do wykonania zadania.
Serdcem rozwiązania jest automatyczna optymalizacja harness - warstwy obsługującej wywołania narzędzi, kontekst wykonania, obserwacje i delegację. Naukowcy zamiast ręcznego tuningu harness zmultiplikowanego przez złożone powiązania między komponentami wprowadzili pętle auto-research, w których osobny AI obserwuje ślady wykonania bazowego Pi, proponuje zmiany harness i testuje ich efektywność. Mechanizmy SoL-Pi obejmowały 152 proponowane kierunki zmian w 6 rodzinach, skupiając się na optimizacji kontekstu i pozostałych elementów.
SoL-Pi jest już dostępne na GitHub jako rozszerzenie pod licencją MIT dla niezmodyfikowanego wydania Pi (testowane z wersją 0.85.1 i Node.js 22.19 lub nowszymi), a wyniki wydajności na modelach GPT-5.6 Sol i Opus 5 pozostają porównywalne z oryginałem. Redukcja kosztów API o około 33% przy zmniejszeniu traffic'u tokenów czyni to rozwiązanie istotnym dla praktycznego wdrażania agentów kodowania, szczególnie że agenci ci mogą działać teraz przez godziny, a nie minuty.