通用 coding agents 在神经科学数据到发现 pipeline 上能解决单个阶段任务，但无法完成端到端流程，主要败在缺乏预定义迭代标准时的科学判断能力。 创意点：这个研究揭示了当前 AI agent 的核心短板：无法在没有客观标准时自我评估科学正确性。工程团队可以借鉴其评估框架（用真实科学pipeline替代简单benchmark）来设计更贴近实际场景的 agent 测试用例。 原文：https://arxiv.org/abs/2606.07718
作者后记
这篇候选手册来自公开业界分享的摘要提炼，不转载原文。后续我会补充自己的验证、代码和可复用配置，再升级为正式 playbook。
文档版本：v1 · 2026-04-09
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