arXiv cs.CL· Robert Tjarko Lange, Luca Grillotti, Yutaro Yamada, Rujikorn Charakorn, David Ha·· 3 天前AI 评分62
The Agentic Scientist：用编码智能体编排自动化科研发现
The Agentic Scientist: Orchestrating Coding Agents for Automated Scientific (Co-)Discovery
AI 导读
论文提出 The Agentic Scientist，一个面向人类研究者的端到端分布式流水线，可与现代编码智能体协同开展计算研究。系统把研究拆分为任务起草、想法生成、规划、沙箱实验、结果聚合、基线与消融构建、事后分析和报告撰写，由 meta-controller 管理并行研究智能体并在各阶段执行 rubric 验证。
正文 · AI 翻译
摘要：现代编程智能体正在从根本上重塑人类输入在计算研究中的角色：它们编写代码、启动计算机模拟实验、分析实验结果，并以不断延长的时间跨度自主运行。尽管取得了这些进展，完全自主的研究智能体仍受限于有限的构思半径和短视的爬山式搜索动态。为弥合这一差距，我们提出了 The Agentic Scientist，一个端到端的分布式流水线，供人类研究人员与现代编程智能体协同开展计算研究。在其前身的基础上，我们的系统将研究分解为任务起草、想法生成、规划、沙箱实验、结果聚合、基线与消融构建、事后分析和报告撰写。重要的是，流水线中的每一步都由下一代编程智能体驱动，并利用智能体自我验证。整个研究过程由一个元控制器驱动，该控制器管理并行研究智能体，并在每个阶段强制执行评分标准验证。这一设计使得同一编排层能够在具有不同执行环境、智能体编程框架和评估指标的异构领域间复用。我们的系统可用于一系列自主程度：既可作为共同科学家工具，也可执行端到端的科学研究。在共同科学家设定中，我们利用系统的开发版本提交了一篇研究论文，该论文被 ALIFE 2026 接收发表。我们进一步将 The Agentic Scientist 完全自主地应用于机器学习中的开放性问题求解任务，并展示了该系统在不同计算研究领域中进行科学发现的能力。我们的消融实验表明，可靠的科学自主性不仅取决于基础模型能力，还取决于跨智能体编排层。
| 评论： | 88 页 |
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL）；机器学习（cs.LG） |
| 引用为： | arXiv:2610.18933 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.18933v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.18933 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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来自：Robert Tjarko Lange [查看邮箱]
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2026年10月13日星期二 11:28:03 UTC（30,709 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org