PRAXIST: 실행 가능한 프로젝트에서 병렬 에이전트가 스스로 연구 반복

이미 실행 가능한 코드와 측정 가능한 목표를 가진 프로젝트에서 최적의 해결책을 찾는 과정을 자동화한다. 단순한 하이퍼파라미터 튜닝을 넘어, 병렬로 작동하는 연구 에이전트들이 방법론과 아키텍처를 직접 변경하며 경쟁적인 가설을 검증한다.

평가 결과로 생성된 증거는 다음 세대의 연구 의제 수립에 반영된다. Quality-Diversity와 Deep Innovation Gate 기능을 통해 국소 최적점에 갇히지 않고 다양성을 유지하며 탐색 범위를 확장한다. Codex나 Claude Code와 연동하여 대화형으로 연구 상태를 제어하고 모니터링할 수 있다.

AutoML이 정해진 탐색 공간 내 파라미터 조정에만 집중하는 것과 달리, Praxist는 전체 연구 반복 루프를 담당한다. 연구자가 수동으로 반복하던 실험 설계, 평가, 전략 수정 과정을 시스템이 인수인계받는다. 로켓 부스터 회수 등 복잡한 물리 시뮬레이션 문제를 Python과 Rust로 구현한 예제가 제공된다.