自动研究的下一步是，它必须对 AI 智能体实现异步的大规模协作（想象一下 SETI@home 的风格）。目标不是模拟单个博士生，而是模拟一个由博士生组成的研究社区。

当前的代码以同步方式在某个研究方向下沿着单一提交线程推进。但原始代码仓库更像是一颗种子，从中可以萌发出由智能体针对各种不同研究方向或不同计算平台贡献的提交。Git（Hub） *差不多*但并不真正适合这种场景。它内置了一种隐含假设，即存在一个"master"分支，临时分支出 PR，稍后再合并回来。

我尝试原型设计了一种极其轻量的方案，可以体现这种风味，例如仅仅是一个 Discussion，由我的智能体将其一夜运行的结果写成摘要： https://github.com/karpathy/autoresearch/discussions/43 另外，PR 的优点是能精确展示提交记录： https://github.com/karpathy/autoresearch/pull/44 但你其实并不想真的把它合并进去……你只想"收养"并累积各个提交分支。但即便是这种轻量方式，你也可以让智能体先用 GitHub CLI 阅读已有的 Discussions/PR 以获取灵感，然后在研究完成后，贡献一份小小的发现"论文"回来。

我其实并不完全确定这最终应该是什么样，但这是一个大思路，其适用范围比具体的 autoresearch 仓库更广。原则上，智能体可以轻松地跨任意分支结构操作并协作处理数千个提交。随着智能、注意力和韧性不再成为瓶颈，现有的抽象将承受越来越大的压力。