AIRA$_2$ 针对人工智能研究代理中的三大结构性性能瓶颈提出了解决方案。首先，现有的同步单GPU执行限制了样本吞吐量，降低了搜索的效益。其次，基于验证的选择导致在延长搜索范围时出现泛化差距，影响性能表现。最后，固定的单轮大型语言模型（LLM）操作员的能力有限，限制了搜索性能的提升。为了解决这些问题，AIRA$_2$ 采用了三种架构选择：异步多GPU工作池以线性增加实验吞吐量；隐式一致性评估协议...