让 AI 自动跑优化循环，帮你调优代码指标
codex-autoresearch 是一个基于 Codex 的插件，用于在代码库内自动运行优化循环。它解决的问题是：当开发者面对一个可量化的目标（如测试运行时间、构建速度、包体积、模型损失、Lighthouse 分数、内存占用、查询延迟等）和大量可尝试的修改方案时，手动迭代效率极低。该插件通过自主智能体，自动提出修改、运行脚本测量指标、对比结果，并持续迭代直到达到最优或满足条件。其核心能力包括：与 Codex CLI 无缝集成，支持自定义评估脚本，自动生成并验证优化方案，以及提供清晰的优化过程日志。它适用于性能调优、资源占用优化、算法参数搜索等场景，帮助开发者从繁琐的试错中解放出来。
SmolVLM、AutoGPT、MetaGPT
codex-autoresearch 是智能体领域的开源项目，由 TheGreenCedar 开发，是 2026 年新上线的项目。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（836）位列前 30%，在智能体分类中处于中上游。
项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-19。Apache-2.0 许可证，可免费使用和修改，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：性能调优：自动降低测试运行时间。同类可对比的替代方案包括 SmolVLM、AutoGPT、MetaGPT。
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