ASI-Evolve 开源：能读论文、做实验并自我改进的 AI 科研智能体
中国研究人员开源了 AI 科研智能体框架 ASI-Evolve，代码与论文全量公开。它能自主阅读论文、设计实验、运行代码并分析结果，通过闭环机制持续自我迭代改进，尝试把 AI 研发流程完全自动化。
ASI-Evolve 是一个面向「AI 研究 AI」的自主科研智能体框架，目前代码和论文已经全量开源。它的核心目标是把 AI 科研的全流程跑通，让智能体不仅能阅读前沿论文，还能自己设计实验、写代码运行验证，并根据实验结果分析得失、持续改进自身。
它能做什么
整个框架通过一个完整的闭环流程来驱动科研：先学习已有论文，提炼出研究想法；接着完成具体的实验方案设计；随后在环境里自主执行实验代码并收集数据；最后对结果展开分析，将新结论反馈到下一轮迭代中。
项目的代码和论文（arXiv: 2603.29640）均已开放，方便开发者和研究人员直接查看具体的闭环设计机制。
为什么重要
目前多数科研辅助工具还停留在文献总结或写代码片段的阶段，ASI-Evolve 尝试把从「读」到「做」再到「自我反思」的整个科研链路串起来。
我们认为，这类项目的关键在于实验执行的安全性和分析结论的真实可靠性。如果能在可控的测试环境中验证这套闭环，它会成为探索自动化算法发现和模型优化的一个实用参考起点。
来源 (1)
- arxiv.org（在新标签页打开）原文arxiv.org