调 GPU 性能，过去很像修一台只能看仪表盘猜故障的机器：工程师打开复杂时间线，找出哪里在等待或搬数据，改一个参数，再跑一遍。开源项目 Graphsignal 想把这套反复劳动交给 AI Agent——能自主读取信息、修改设置并重试的软件助手。
它以 sidecar（边车，即随主程序运行的独立辅助组件）包裹 vLLM、SGLang 和 llama.cpp 等大模型推理工具，无需改代码或导入软件包。用户通过一条 CLI（终端文字命令）启动原有程序，分析器便把各项测量结果汇成一份 JSON：包括 GPU 每个计算任务、数据搬运和同步的耗时，以及显存、功耗、时钟、限速和错误等状态。Agent 可以据此完成“运行、读取、调参数、再运行”的循环；遇到 CUDA Graph 把多个计算任务藏在一次回放里的情况，工具也提供选项拆出具体名称。
据项目作者在 Reddit 的介绍，该工具支持 CUDA 与 ROCm 程序，默认只监听本机地址，未提供 API key 时不会上传数据，也不需要 root 权限。不过材料没有给出实测提速幅度或诊断准确率，它目前最值得关注的是接口思路：GPU 性能分析器不再只画图给人看，也开始提供 Agent 能直接处理的数据。