你让 agent 做的不是“给我结论”，而是“给我一张可追溯的证据地图”：主题→子问题→关键词→数据库→命中论文→筛选理由。HN 上流行的“deep search / deep research”产品之所以被讨论，是因为它们把这条链路做成了多步流程。Source
配图（示例：论文综述 agent/深度研究 agent 的工作流概念图）
图源：Moonlight 对 deep research agents 的综述页截图 Source
你给 agent 的验收标准建议是：
论坛里更稳妥的共识是：
一个实操技巧：把纳排标准写成机器可执行的 checklist（字段化），让 agent 只做“填表与标注证据段落”，最终由你点选。
一些学术工具开始把 agent 用在“从宽问题→细问题”的递进：agent 先跑多轮检索，再生成多个假设候选，并对每个候选写“新颖性/可行性/意义/风险”。这类“假设树”方式在工具评测文章中被认为是 agent 相对聊天机器人的关键跃迁。Source
配图（示例：学术 agent 的 literature review 与 gap finding 入口）
你要防的坑是“迎合型假设”：agent 往往会顺着你的预设立场找证据。所以建议给它一个对立角色：反方 agent（critic），专门找反例、找不可证伪点、找方法学漏洞。
在 r/MachineLearning 的讨论里，有研究者说自己用 Claude code 辅助实现 JAX RL 库与实验目录管理，自己越来越像“代码 reviewer”。他们的实践细节很工程化：每个实验独立目录+配置文件+Git tag 标记里程碑，便于回滚复现。Source
这类用法的关键是：把实验组织方式规范化，agent 才不会“越改越乱”。
同一帖高赞回答强调：让 agent 快速写交互式可视化页面，能帮你“看见模型在做什么”，从而更快定位逻辑错误；并指出只盯指标可能掩盖行为差异。Source
这对做 ML、计算生物、流体/材料仿真等领域尤其显著：你把 agent 当成“前端工程师”，把复杂中间量变成可探索图形。
HN 那个“综述文章生成系统”的经验非常值得借鉴：他们专门写了 LaTeX 修复、bibliography 去重与一致性校验的流程，说明“能写”不难，“交付能编译、引用不炸、格式合规”才难。Source
因此更推荐的分工是：你给大纲与论点链路，agent 做语言润色、排版、引用格式、图表 caption 草稿；最后你再做学术判断与事实核对。
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