Noen kaller autoresearch det største AI-produktet siden Claude Code. Så jeg forket det for min OpenClaw-agent. Karpathy prøver å automatisere AI-forskning i seg selv. I stedet for å kaste bort timer på å sette opp skjøre eksperimenter, kan systemet ta en idé, bygge testene, kjøre dem og vise hva som faktisk fungerte. Jeg bruker den samme logikken på agentoptimalisering i stedet for forskning på frontmodeller. Nå kjører agenten min den løkken over 280 filtervariasjoner om dagen på ekte historiske data. Den genererer 3 ideer per arbeidsflyt, tester dem mot hverandre, sender vinnerne ut, og reverserer taperne. Slik bygger du en agent som blir bedre mens du sover.