OpenAI опубликовала отчёт о применении ИИ-агентов для разработки научного программного обеспечения в восьми проектах, охватывающих геномику, иммунологию, статистику и секвенирование РНК. В пяти случаях использовался Codex, в трёх — комбинация Codex и Claude Code от Anthropic. Конкретные результаты включают: симулятор чтения ДНК HI.SIM сократил время выполнения на 31% после оптимизации агентом GPT-5.2/5.6; инструмент сборки генома Hifiasm ускорился на 25% на целевых данных и на 15% на человеческих последовательностях; библиотека bayesm-rs на Rust превзошла оригинал на R в 2.3–9.5 раз по скорости; проект MHCflurry мигрировал бэкенд с TensorFlow/Keras на PyTorch с сохранением совместимости весов моделей. Авторы подчёркивают, что агенты эффективны для рутинных задач (оптимизация, портирование, сборка), но экспертное руководство остаётся незаменимым. Исследование демонстрирует потенциал ИИ для решения проблемы технического долга в научном ПО, где академические команды часто не имеют ресурсов для поддержки кода.