SciMARS: Multi-Agent Recursive Self-Improvement for Closed-Loop Scientific Discovery

我们提出SciMARS，一种用于闭环科学发现中递归任务本地适应多智能体套件的框架。多智能体系统在科学证据演化过程中协调分析、实验设计和验证。然而，两个问题限制了其有效性：(i) 无共享内存时，智能体丢失观察并重复工作；(ii) 固定角色流程、交接和记忆策略尽管保留证据仍导致错误。