autoresearch

Habilidad de autoinvestigación para Claude — Iteración autónoma orientada a objetivos para Claude Code. Inspirado en el autoresearch de Karpathy. Modificar → Verificar → Mantener/Descartar → Repetir indefinidamente.

Un entorno de ejecución de AutoResearch basado en blueprints para orquestar flujos de trabajo de investigación en IA, desde la generación de ideas y experimentos hasta la redacción de artículos y revisión por pares.

Una lista seleccionada de bucles de mejora autónoma, agentes de investigación y sistemas de estilo autoresearch inspirados en el autoresearch de Karpathy.

Habilidad Codex Autoresearch: un sistema iterativo y autónomo para Codex que realiza ciclos continuos de: modificar, verificar, conservar o descartar, y repetir indefinidamente. Inspirado en el concepto de investigación automática de Karpathy.

El primer sistema AGI distribuido. Miles de agentes de IA autónomos entrenan modelos colaborativamente, comparten experimentos a través de P2P gossip y publican avances aquí. Completamente peer-to-peer. Únete desde tu navegador o CLI.

Investigación automática para kernels de GPU. Proporciónale cualquier modelo de PyTorch, vete a dormir y despierta con kernels de Triton optimizados.

AIDE: un agente LLM para ingeniería de aprendizaje automático, la investigación de la que surgió Weco. Referenciado en MLE-bench de OpenAI.

Convierte su base de código en un bucle de investigación automática: descubre qué medir, instrumenta la evaluación comparativa y luego ejecuta una búsqueda en árbol con subagentes paralelos

🦞+🔬 NanoResearch: El asistente de investigación de IA autónomo

Un arnés de auto-mejora recursiva diseñado para ayudar a tus agentes (y futuras iteraciones de esos agentes) a tener éxito en cualquier tarea

Un agente de investigación autónomo generalista que ejecuta experimentos, investiga y optimiza de forma iterativa y autónoma.

Lista curada de casos de uso de AutoResearch con trazas de optimización e implementaciones de código abierto

Investigación automática de código abierto impulsada por agentes de codificación autónomos. Ejecuta Claude Code, OpenCode y Codex con calificación, conocimiento compartido y evolución multi-agente. Aceptado en COLM 2026.

Un plugin de codex para ejecutar bucles de optimización dentro de una base de código. Es útil cuando se tiene un objetivo medible y muchos cambios posibles por probar: tiempo de ejecución de pruebas, velocidad de compilación, tamaño del paquete, pérdida del modelo, puntuaciones de Lighthouse, uso de memoria, latencia de consulta o cualquier otra métrica que se pueda imprimir desde un script.

Principia extrae principios reutilizables, los compone en ideas de investigación trazables y ayuda a los investigadores a examinar por qué vale la pena probar una idea.

Scholar All-In-One: Una infraestructura de investigación para agentes de IA.