autoresearch的核心邏輯是將簡化后的LLM訓練環境交由AI智能體（AI Agent）自主運行。用戶只需在睡前啟動腳本，智能體便會接管實驗流程：修改代碼、啟動訓練、五分鐘后評估結果。若驗證損失降低，改動會被保留；否則回退至上一版本，繼續下一輪迭代。次日，用戶將獲得一串實驗日志和一個可能經過優化的模型。
項目倉庫僅包含三個核心文件：prepare.py負責下載訓練數據并訓練固定的BPE分詞器，智能體無權修改；train.py是約630行的訓練腳本，涵蓋完整的GPT模型定義、優化器（采用Muon與AdamW組合）及訓練循環，智能體可自由編輯模型架構、超參數、批大小等所有內容；program.md作為指令手冊，由人類編寫，指導智能體的行為邏輯。這種設計體現了“人類編寫元程序，AI執行具體代碼”的哲學。
