迈向可审计的 AI 科学家：LLM 智能体的假设演化协议

大型语言模型智能体有望在 AI 驱动的科学发现中发挥核心作用，自主提出假设、测试并依据证据修正信念。然而，现有智能体的这些过程埋藏于非结构化日志中，缺乏可审计性。本文提出假设演化协议（HEP），将假设生成、评估与演化作为显式、可审计的操作。在材料科学研究任务中，配备 HEP 的智能体实现了规划式智能体所缺失的“假设 - 测试 - 证据 - 信念”循环，并能随基座模型能力提升更充分利用该协议，推动了可 inspect、验证及构建的 AI 科学家发展。