对 Auto Researcher 领域的探索 — 深入分析 5 个热门项目的架构模式，并为每个项目编写 how-it-works tutorial。
| 项目 | Stars | 定位 | 原创性 |
|---|---|---|---|
| karpathy/autoresearch | 59k | 单 GPU 自主 ML 实验 | 有 (新实验结果) |
| bytedance/deer-flow | 51k | 通用超级 Agent 框架 | 无 |
| stanford-oval/storm | 28k | 多 Persona 知识策展 + 长文生成 | 无 |
| SakanaAI/AI-Scientist | 12.8k | 全自动科学家：假设→实验→论文→审稿 | 最高 (论文被 ICLR 接收) |
| microsoft/RD-Agent | 12.1k | R&D 双循环：假设→代码→评估→进化 | 有 (代码持续进化) |
- docs/README.md — 五大项目对比分析 + 六大共性架构模式
- docs/autoresearch-how-it-works-tutorial.md — autoresearch 详解
- docs/deerflow-how-it-works-tutorial.md — DeerFlow 详解
- docs/storm-how-it-works-tutorial.md — STORM 详解
- docs/ai-scientist-how-it-works-tutorial.md — AI-Scientist 详解
- docs/rd-agent-how-it-works-tutorial.md — RD-Agent 详解
| # | 模式 | 一句话 |
|---|---|---|
| 1 | 循环驱动 | 所有系统本质都是 Hypothesize→Execute→Evaluate→Decide 循环 |
| 2 | 多阶段流水线 | 规划→采集→执行→综合，阶段间解耦 |
| 3 | 异构模型分配 | 便宜模型做检索，贵模型做综合 |
| 4 | 激进并行化 | 多视角/多子任务并行，缩短 3-5x 时间 |
| 5 | 可审计状态追踪 | Git/日志/中间产物，每步可回溯 |
| 6 | 约束即创造力 | 限制越明确，Agent 行为越聚焦 |
ai-scientist/ 因体积过大 (~197MB) 未包含在 repo 中，需单独 clone：
git clone --depth 1 https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist.git ai-scientist