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如果你经常熬夜盯训练跑实验，这个智能体就是替你值班的助手。它采用Leader-Worker架构，由领导节点决定下一步尝试什么，工作节点负责执行具体的训练任务，配合固定大小的记忆机制，让跨越多天的长周期实验始终保持在可控的上下文范围内。最近更新加入了Slurm执行后端，可以从登录节点提交作业并读取真实的终端状态，还内置了国内大模型API预设（deepseek、qwen、kimi、glm），无需订阅Claude或Codex就能驱动整个循环。对于想用通宵时间自动完成超参数搜索和架构扫描的研究者或小型ML团队来说，它像一个永远在线的实验助手，而不是一个通用的Agent开发框架。使用时需要自己配置编码Agent的CLI、GPU和实验说明文件。