ARA (Agent-Native Research Artifact) 完全指南:让 AI 科研变得可验证、可观察、可复现
AI 科学家现在能以近乎无限的速度生成假设、执行实验、产出结果。但当 AI 在几小时内产出上千次探索步骤时,人类研究者根本无法手动追踪日志来确保实证严谨性。这个验证瓶颈正成为 AI 科研的核心难题。 ...
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AI 科学家现在能以近乎无限的速度生成假设、执行实验、产出结果。但当 AI 在几小时内产出上千次探索步骤时,人类研究者根本无法手动追踪日志来确保实证严谨性。这个验证瓶颈正成为 AI 科研的核心难题。 ...
从通用问答到专业实验:AI Agent 的生命科学短板 当前 AI 编码 Agent(Claude Code、Codex、Cursor 等)在写代码、查文档、重构项目方面已经非常熟练,但一旦遇到生命科...
问题:浏览器自动化的”最后一公里”难题 过去两年,AI Agent 在编码、文档、数据分析上已经足够可靠,但到了浏览器自动化这里,大多数 Agent 还是翻车。原因很直接:网页...
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一个让人后背发凉的场景 假设你在生产环境跑着 Claude Code 或 Codex,它正奉命执行一个自动化任务。AI 读到了一篇文档,文档里建议先检查 ~/.ssh/id_rsa 是否存在——Age...
痛点:AI Agent 的上下文正在被中间数据撑爆 AI Agent 用 MCP(Model Context Protocol)调用外部工具时,有一个被忽视但日益严重的问题:每一次中间结果都要加载回 ...
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凌晨 3 点,你睡着了,但 Claude Code 还在处理一个长构建任务。你合上了 MacBook 的盖子——然后连接断了,Agent 进程被强制终止,留下了一个半成品输出。第二天醒来,你发现不仅构...