AI 代理人

深度分析

Arbor 框架：利用 Hypothesis Tree Refinement 提升 AI 代理自主研發

Arbor 以持續的假說樹結構串聯假說、原件、實驗證據與洞見，透過長期協調者與短期執行者自動化優化，在六項真實任務皆達到最佳測試表現。其假說樹精煉機制讓每次實驗結果自動回饋至全局策略，並以持有測試驗證的門檻確保改進真實可遷移，預示未來 AI 將在科研流程中扮演持續累積與審核的核心角色。