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Workflow 示例

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共 23 个示例，每个项目由 workflow.json 和 research_proposal.txt 启动。研究课题文件已经包含具体问题、研究假设、数据范围和评估方案，可以作为编写自己研究计划的参考。这些课题是示例研究设计，不代表已完成实验或复现原论文结果。

环境变量、服务依赖与运行参数见 运行准备；网关与模型配置见 main CLI。

项目 编排 配置 研究课题
AHE 循环优化 Git-off v2 workflow 相关性筛选与拒答阈值对笔记问答准确性的影响
软件开发 Git-off v2 workflow 原子文件写入能否提高命令行待办工具的持久化可靠性
Agent Laboratory Git-off v2 workflow 小样本手写数字分类中，主成分降维是否改善泛化表现
AgentRxiv Git-off v2 workflow 共享研究记录能否减少小样本分类实验中的重复探索
AI Scientist v2 Git-on v3 workflow 小型表格分类中缺失值处理方法的稳健性
AlphaEvolve Git-on v3 workflow 单位正方形内不等半径圆堆积的构造优化
ARIS Git-off v2 workflow 类别不均衡条件下重加权与重采样的概率校准差异
autoresearch Git-off v2 workflow 固定训练时长下小型语言模型的学习率日程优化
Biomni A1/E1 Git-off v2 workflow 批次效应校正对差异表达检出与假阳性的影响
Biomni-R0 Git-on v3 workflow 生物数据分析智能体训练能否提高未见任务上的工具使用正确率
化学 Coscientist Git-on v3 workflow 自适应取样能否降低水溶性染料吸光度标定的测量次数
Google AI co-scientist Git-off v2 workflow 区分高温胁迫下植物生长减缓的竞争性机制
DrugEvolve Git-off v2 workflow 分子描述符组合对水溶解度预测与骨架外泛化的影响
通用科研 Git-off v2 workflow 固定推理预算下独立复核对数学应用题正确率的影响
FunSearch Git-off v2 workflow 在线一维装箱中剩余容量评分函数的自动发现
InternAgent 1.5 Git-on v3 workflow 面向分布变化的在线装箱启发式优化
Kosmos Git-on v3 workflow 不同连接组中神经元长度、突触数与连接度的尺度关系
Meta-Harness Git-off v2 workflow 示例检索策略对文本分类记忆系统的准确率与成本的影响
Raven Host Git-on v3 workflow 缺失值插补策略对城市空气质量短期预测的影响
Robin Git-off v2 workflow 区分氧化应激细胞读数中的真实效应与检测干扰
RRSI Git-off v2 workflow 限制提示编辑规模能否改善代码智能体的保留任务表现
SciAgents Git-off v2 workflow 层状纤维素复合材料中强度与韧性的协同设计
ScientistTwo Git-off v2 workflow 噪声标签下样本重加权对小样本图像分类的稳健性

启动

在仓库根目录安装和构建，按运行准备配置所选示例：

npm ci
npm run install:cli
scievolve workflow validate example/kosmos/workflow.json
scievolve start example/kosmos/workflow.json example/kosmos/research_proposal.txt \
  --data-dir /absolute/run-data --workspace /absolute/task \
  --gateway-bindings /absolute/bindings.json

workspace 使用已有任务目录，dataDir 保存运行状态，两者分开且互不包含。Git-off 示例共享 workspace；Git-on 示例使用隔离 worktree 和 PR 集成。后续继续任务使用 run resume。数据、评测环境和服务是否就绪，应在启动前按 RUNTIME.md 核对。

Node API 仍使用 sdk.start({ requirement: ... }) 字段，将 research_proposal.txt 的文本读入该字段即可；此次统一的是示例文件名及内容，不改变 SDK 接口。Python 依赖文件 requirements.txt 保持其原有用途。

文件

  • research_proposal.txt：具体研究课题、假设、数据和评估方案。
  • workflow.json：角色、模型、编排和工具配置。
  • RUNTIME.md：环境变量、资源前提及各示例的运行准备。
  • skills/：执行协议、脚本、上游实现、许可证及逐文件校验清单；复制示例时需整体携带。
  • SOURCES.json：项目或共用方法的固定来源。
  • requirements.txt、tests/：需要额外 Python 依赖和本地验收的项目提供。

共用来源见 SOURCES.json，原子工具合同见 BACKEND-CONTRACT.md，方法核对记录见 历史报告。历史报告保留当时的配置与执行记录，当前研究输入以本目录为准。