Alcune persone stanno definendo autoresearch il più grande prodotto AI da Claude Code. Quindi l'ho forkato per il mio agente OpenClaw. Karpathy sta cercando di automatizzare la ricerca AI stessa. Invece di perdere ore a impostare esperimenti fragili, il sistema può prendere un'idea, costruire i test, eseguirli e mostrare cosa ha effettivamente funzionato. Sto applicando la stessa logica all'ottimizzazione degli agenti invece della ricerca sui modelli di frontiera. Ora il mio agente esegue quel ciclo su 280 variazioni di filtro al giorno su dati storici reali. Genera 3 idee per flusso di lavoro, le testa l'una contro l'altra, spedisce i vincitori e riporta indietro i perdenti. Questo è come si costruisce un agente che migliora mentre dormi.