AutoZyme：一个用于优化生物信息学软件的自主智能体框架

广泛使用的基因组学和生物信息学软件中的性能瓶颈，随着生物数据集在规模和数量上的持续增长，正带来沉重且不断加剧的负担。缓解这些瓶颈在很大程度上依赖于专家的手动优化，因此始终难以实现规模化。在此，我们提出 AutoZyme——一个用于科学软件优化的智能体框架。给定一个目标函数，AutoZyme 能够构建基准测试、识别瓶颈，并以迭代方式测试代码修改，仅保留那些在保持输出不变的同时能够提升运行时间的改动。我们在 45 个函数上评估了 AutoZyme，在所考察案例中，超过 95% 的情况下都在未显著增加内存使用的前提下改善了运行时间。在来自 Seurat、Scanpy 及相关基因组学和生物信息学软件包的 38 个函数上，AutoZyme 将运行时间的中位数降低了 8.52 倍，最大降幅超过 676 倍。优化后的函数通过 AutoZyme-Library 发布，可作为即插即用的替代方案用于现有分析流程。我们还将 AutoZyme 作为一个可复用框架发布，用于优化用户指定的其他软件包和函数。

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