评分 7.05 · 来源：GitHub Trending · 发布于 2026-03-27
评分依据：首个通过同行评审的 AI 自主科研系统，从 v1 的模板依赖进化为通用 Agent 树搜索架构，AI 科研领域的标志性进展
要点
AI Scientist v2 是 Sakana AI 推出的端到端自动化科研系统，能够自主生成假设、运行实验、分析数据并撰写科学论文。与依赖人类编写模板的 v1 不同，v2 采用渐进式 Agent 树搜索（Agentic Tree Search），由实验管理 Agent 引导，实现跨 ML 领域的通用化科研探索。
v2 的核心突破在于生成了首篇完全由 AI 撰写并通过同行评审接收的 Workshop 论文。系统不再需要特定领域模板，可在开放性科学问题上自主探索。Sakana AI 同时提醒，v2 更适合开放性探索（成功率较低但探索面更广），v1 在有明确目标和强模板时仍更可靠。
🤖 AI 点评
AI Scientist v2 代表了自动化科研从「格式填充」到「真正探索」的关键跃迁。v1 证明 AI 可以写论文，v2 证明 AI 可以做研究——尽管成功率仍有限，但这个方向的意义在于降低了科研探索的启动成本。对于从业者而言，更值得关注的是 Agent 树搜索这种渐进式探索架构，它可能是未来 AI Agent 处理复杂开放性任务的通用范式。