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AutoResearch 最容易被描述成一条越来越长的流水线：搜论文、提 idea、改代码、跑实验、画图、写 LaTeX，再让另一个模型 review。按照这个口径，覆盖阶段越多，系统就越接近“AI Scientist”。

但两个代表项目给出了相反信号。

karpathy/autoresearch 只允许 Agent 修改一个 train.py，每轮训练 5 分钟，只看一个 val_bpb；AI Scientist-v2 则从主题、idea 和文献一路走到实验树、论文与 review。后者的行动空间大得多，官方 README 却明确提醒：开放探索的成功率低于模板更强的 v1，有强起始模板时也不一定生成更好的论文。

这不是“简单 Agent 比复杂 Agent 聪明”，而是两套系统承担了不同的验证债务：Agent 每多获得一种行动能力，系统就必须多证明一件事——它没有因为扩大搜索、重复看分数、选择性报告或自我审查而制造假改进。