重思智能体时代的科学发现

本文提出 SCION，一种作为组织枢纽的智能体科学操作系统。其核心是“研究执行计划（REP）”，能将高层科学意图编译为包含阶段目标、依赖关系、验证检查点及回退条件的可执行流程。SCION 整合了分层多智能体执行、基于画像的专业化分工及分层认知记忆，以支持长周期科研工作。我们将该框架下的发现过程形式化为“目标条件逆搜索”。在材料分析、分子设计等应用中的实验表明，SCION 在任务分解、验证及记忆复用方面优于现有基线，推动 AI 从孤立工具向协同操作层转变。