1 篇博文 含有标签「research」

大多数构建 LLM 驱动科学工具的团队都犯了同一个架构错误：他们直接套用编码 Agent 框架，换上领域专用工具，便将其称作研究型 Agent。事实并非如此。编码 Agent 与研究型 Agent 在表面机制上颇为相似——两者都调用工具，都反复迭代——但它们对成功标准、状态管理和终止条件的底层假设几乎截然相反。将编码 Agent 架构部署到科学工作流中，不仅会产生更差的结果，还会产生看似自信却实为错误的结论，而且这类错误事后几乎无从发现。

这一区别如今尤为紧迫——研究型 Agent 的基准测试正在激增，各团队竞相构建科学 AI，而"直接用编码 Agent"的捷径正在催生大量表面上可信的工具，它们在真实科学场景中失效，而构建者往往并不完全理解失效的原因。