英伟达 NVLabs 在 GitHub 放出 SoL-Pi，定位是挂在编程智能体 Pi 上的独立扩展，并非 Pi 官方发行包。安装示例是 pi install git:github.com/NVlabs/SoL-Pi。新智元 2026 年 9 月 11 日经新浪财经报道了该仓库。项目页给出的目标是少花钱、但不让智能体少干活；四项机制默认关闭，需在配置里显式启用。
对照数字出自官方评测页，尚无第三方复测。相对未加扩展的 Pi，平均分大约留 94%；token 与费用的降幅见下表，费用按官方 API 标价计。
| 对照对象 | token 降幅 | 费用降幅 |
|---|---|---|
| 未加扩展的 Pi | 约 45%–49% | 约三分之一 |
| Codex、Claude Code 各自原配 harness | 约 35%–64% | 约 50%–54% |
最终留下四项机制。Action Fusion 把编辑和随后的验证命令并进同一次调用；Online Context Compact 在子任务做完后再决定要不要压缩上下文；ObservationPack 把大段观察先归档，上下文只留句柄、按页取回；Evidence-Preserving Reducer 把长日志先交给便宜模型，引文对得上归档才放行。
搜索侧先铺约 535 个环境，再提出 152 个方向，最后留下 4 个。作者名单里有韩松；中文报道将其归到 Efficient AI 团队，这一归属未见官方确认。省下的额度会不会滚成下一轮自动研究，项目页只把它列为愿景，没有给出实测。
编程智能体的开销大头是反复读写上下文的 token，长任务里的日志和文件内容会被一再送回模型。在 harness 层做合并与压缩，不动模型本身就能减少调用量；对按 token 买接口或按卡时买推理算力的团队，这类优化见效最快。
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