evoscientist/evoscientist
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🔬 자기발전하는 AI 과학자들과 함께하는 바이브 연구를 활용하기
개요
DeepResearch Bench II에서 AI가 생성한 최우수 논문 #1 우수 논문 및 평가상 DeepResearch 벤치의 #1, AstaBench 코드 및 실행 #1의 AstaBench 데이터 분석 🖥️ CLI / TUI 📱 모바일 데모 동영상 보기 모바일 데모 보기 - — 6개의 하위 에이전트(계획, 연구, 코딩, 디버거, 분석, 작성)가 협력하여 작동합니다. - — 매 턴 자동 정제되어 세션 전반에 걸쳐 성장하는 지식 그래프로 자기 연결됩니다. - — 자신의 기억에서 반복 패턴을 일정에 따라 재사용 가능한 기술로 추출함 — /autoskills를 통해 검토 제안됨. - — Anthropic, OpenAI, Google, MiniMax, NVIDIA — 하나의 구성 전환 가능. - — CLI가 허브로 사용; Telegram, Slack, Feishu, WeChat 등 — 하나의 에이전트 세션. - — 작업 공간 패널 웹 앱, --ui webui를 통한 단일 터미널. - — 실행 →→ 평가→ 작성→ 검증→ 계획 인테이크. - — 크론 스타일 일정에 따라 반복 연구를 자동화 — 스스로 실행되고 보고합니다. - — 더 많은 노력(반복적 개선), 코드 품질을 지속적으로 개선합니다.
개요(AI 번역)
영어 | 简体中文
EvoScientist는 자율적으로 탐색하고 인사이트를 생성하며 반복적으로 개선할 수 있는 자기 진화형 AI 과학자들을 통해 바이브 연구를 활용하는 것을 목표로 합니다. 이 시스템은 자기주장이 뚜렷하고 즉시 사용할 수 있도록 설계되어, 진화하는 에이전트 기술, 도구 세트, 메모리 베이스와 함께 성장하는 살아있는 연구 시스템을 제공합니다. 전통적인 인간 참여 시스템을 넘어, EvoScientist는 AI가 인간 연구자와 함께 연구하는 동반자 역할을 하며 학문적 취향과 과학적 판단을 내면화하는 인간 온더 루프 패러다임을 채택합니다.
🏆 수상 및 인정
최우수 논문 및 평가상
AI 생성 최우수 논문
DeepResearch Bench II의 #1
DeepResearch 벤치의 #1
#1 - AstaBench 코드 및 실행
AstaBench 데이터 분석의 #1
⚡ 통합 제어, 다양한 표면
🌐 데스크톱 웹 UI
WebUI 데모 보기
🖥️ CLI / TUI 📱 모바일
데모 영상 보기
모바일 데모 보기
✨ 특징
- ** 🤖 멀티 에이전트 팀** — 6명의 하위 에이전트(계획, 연구, 코딩, 디버깅, 분석, 작성)가 함께 작업합니다.
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