## 1. 系统概述与核心突破

### 1.1 FARS系统定义

#### 1.1.1 全称与定位：Fully Automated Research System（端到端AI驱动多智能体科研系统）

**FARS（Fully Automated Research System，全自动化研究系统）** 是由Analemma（日行迹）智能科技公司于2026年2月12日正式发布的端到端AI驱动多智能体科研系统。其核心定位在于实现科学研究全流程的自动化——从最初的研究假设生成，到实验设计与执行，再到最终的学术论文撰写，整个链条无需人类研究人员直接介入即可完成。这一系统代表了当前人工智能在科学研究领域应用的最前沿探索，将"AI for Science"（AI4Science）的理念推向了一个新的高度，特别是在"AI for AI"（AI4AI）这一元层次上实现了规模化验证。

与此前出现的各类科研辅助工具不同，FARS并非简单地充当人类研究者的"智能助手"，而是构建了一套完整的、自我运转的科研生产流水线。在这一系统中，传统的科研劳动分工——文献调研、问题构思、实验设计、代码实现、结果分析、论文写作——被重新解构为一系列可由专门化智能体执行的模块化任务。每个智能体都配备了特定的能力配置和工具接口，通过精心设计的协作机制形成有机整体。这种架构设计使得FARS能够在无需外部指令的情况下，自主地完成从"不知道要研究什么"到"产出完整学术成果"的完整闭环。...

[learn-claude-code](https://github.com/rickysoo/learn-claude-code) 学习系列的最后一篇。前面三篇讲了基础、进阶，这一篇进入高阶——12个面向系统构建和团队协作的高级技巧。

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## 1. 自定义自动化：打造专属工具链

把 Claude Code 变成你的专属助手：

```bash...

继续 [learn-claude-code](https://github.com/rickysoo/learn-claude-code) 学习之旅。前面两篇讲了基础和入门，这一篇进入进阶——12个提升效率的实用技巧。

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## 1. 项目级代码分析：从局部到全局

不再只看单个文件，而是分析整个项目：

```bash...

*——FARS与人工智能科研革命的破晓时分*

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## 🌙 序曲：深夜里，有人在不停地写论文

2025年2月12日，一个普通的冬日清晨，某处服务器机房里，160块NVIDIA GPU同时亮起了指示灯。没有博士生在熬夜改论文，没有教授在红批实验数据，没有组会，也没有咖啡机嗡嗡作响——唯有代码在静静流动，如同电流穿越深海。

这一天，一家名叫**Analemma**（中文名：日行迹智能）的AI公司按下了"启动键"，开启了人类历史上第一次**全自动科研的公开直播实验**。这家公司成立不足一年，已拿到红杉中国、高榕等机构数千万美元天使轮融资；其创始人孙天祥，是前MOSS大模型的核心开发者。他们给这个系统取了一个雄心勃勃的名字：**FARS**，Fully Automated Research System，全自动研究系统。...

继续学习 [learn-claude-code](https://github.com/rickysoo/learn-claude-code) 项目。上一篇介绍了 Claude Code 是什么，这一篇进入实战——12个新手最该掌握的基础技巧。

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## 1. 文件操作：像聊天一样操作文件

忘掉复杂的命令行，直接用自然语言：

```bash...

最近在研究一个有趣的开源项目 [learn-claude-code](https://github.com/rickysoo/learn-claude-code)，作者 Ricky Soo 整理了一套系统的 Claude Code 学习指南，共36个技巧，从入门到进阶。我想用几篇笔记，把这些内容消化一遍，也分享给你。

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## 什么是 Claude Code？

简单说，Claude Code 是 Anthropic 推出的一款 AI 编程助手。但它和我们熟悉的 Copilot 不太一样——它更像一个**可以对话的编程搭档**，而不只是代码补全工具。

你可以用自然语言跟它交流：...

> 当全国人民沉浸在春节的团圆氛围中时，AI圈正在上演一场最硬核的"无人直播"。主角不是扭秧歌的机器人，而是一位不知疲倦的AI科学家——FARS。

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## 一、这是什么神仙操作？

2026年春节，上海AI公司**Analemma**（日行迹）搞了一场前所未有的直播：

**一个完全由AI驱动的科研系统，7×24小时不间断工作，自己选题、自己实验、自己写论文。**...

> **导读**：在 AI 竞赛的喧嚣中，谷歌似乎被 OpenAI 抢尽了风头。但当首席 AI 科学家 Jeff Dean 坐在 Latent Space 播客的麦克风前，他展示的不是焦虑，而是一盘下得正酣的大棋。从 50 万亿 token 的 Flash 模型部署，到用皮焦耳计算批处理的物理必然，再到"50 个 AI 实习生"的工作愿景——谷歌的底牌，远比我们想象的更深。

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## 🎭 当世界以为谷歌落后时

2023 年，当 ChatGPT 席卷全球、微软股价飙升、科技媒体铺天盖地地讨论"谷歌是否已经输掉 AI 战争"时，谷歌总部里有一位工程师正在思考完全不同的问题。

他的名字是 Jeff Dean——谷歌第 30 号员工，MapReduce、BigTable、TPU、Google Brain 的缔造者，如今是谷歌首席科学家、Gemini 项目的掌舵人。...

## 1. 帕累托前沿战略：能力与效率的双重统治

### 1.1 "帕累托前沿"的核心内涵

#### 1.1.1 定义：无人能在能力超越时更高效的最优边界

**帕累托前沿**（Pareto Frontier）是经济学与多目标优化理论中的核心概念，描述的是在相互冲突的目标之间无法进一步改进的最优权衡集合。在人工智能领域，Jeff Dean将其精确应用于大型语言模型的部署策略：模型**能力**（推理深度、知识广度、多模态理解）与**效率**（延迟、成本、能耗）构成二维优化空间，帕累托前沿即所有"不被支配"解的边界——任意前沿上的点，都不存在另一个点在两个维度上同时更优。

这一框架的战略价值在于重新定义竞争规则。传统AI竞赛聚焦于单一能力排行榜，而帕累托思维要求**系统性占据整条最优曲线**。谷歌的Gemini家族正是这一哲学的产物：从极致能力的Ultra/Pro到极致效率的Flash/Nano，形成连续覆盖的能力-效率谱系。竞争对手若仅在单点突破，将在全局竞争中陷入被动——若某模型比Flash更快，则能力必然更弱；若比Pro更强，则效率必然更低。...

## 1. 项目概述与核心定位

### 1.1 项目背景与愿景

#### 1.1.1 智能体记忆能力的发展瓶颈

当前大语言模型（LLM）驱动的智能体系统正经历前所未有的发展浪潮，然而一个根本性的瓶颈始终制约着其实用化进程：**智能体缺乏有效的长期记忆机制**。传统智能体系统每次交互都从零开始，无法累积和复用过往经验，导致大量计算资源的重复消耗和任务执行效率的低下。现有解决方案大多陷入两种极端：要么通过昂贵的完全重训练更新模型参数，成本高昂且周期漫长；要么采用简单的"被动累积"范式，将记忆库当作只增不减的静态档案室，导致记忆质量良莠不齐、检索效率低下，陈旧或无关的"经验"反而成为决策噪声 。

更为严峻的是，**"记忆腐化"现象**在长期运行的智能体系统中尤为突出——无差别存储的海量历史数据不仅未能提升性能，反而稀释了关键信号、增加了检索噪声，严重制约智能体的实际应用效果。这一瓶颈在需要复杂规划、多步执行、工具协调的任务场景中表现得尤为明显，成为阻碍智能体实现真正自主进化的关键障碍。...