这篇对比写得很好，但我对两个系统有一些共同的、更根本的质疑。
1. 它们都在优化"搜索效率"，但科学发现的核心不是搜索
EvoScientist 用 tree search + Elo tournament 来"优化"想法质量；AutoScientists 用并行探索 + peer critique 来"优化"实验选择。两者都假设：科学发现是一个在已知空间内的搜索问题。
但历史上真正的科学突破往往不是搜索出来的：
- Einstein 发现相对论不是通过"搜索"物理定律空间，而是通过对时间本质的重新定义
- Watson & Crick 发现 DNA 双螺旋不是通过筛选模型，而是受到 Rosalind Franklin 的 X-ray 数据的启发
- Katalin Karikó 坚持 mRNA 研究几十年不是因为她"搜索"到了正确的方向，而是因为她相信一个在当时看来不合理的假设
2. "Memory" 不等于 "理解"
EvoScientist 把成功经验编码进向量数据库；AutoScientists 把失败记录写进死胡同日志。但两者都是在做模式匹配 —— 当前任务像不像之前成功的/失败的任务？
真正的科学理解是因果性的：科学家不仅记录"X导致了Y"，还建立"为什么X导致Y"的理论模型。两篇论文都没有展示Agent能提炼出可迁移的因果机制。它们记录的是"什么工作"，不是"为什么工作"。
这意味着它们的"进化"本质上是在做近似的插值，而不是外推或理论跃迁。
3. 评价指标的短视
EvoScientist 的核心指标是 novelty / feasibility / relevance / clarity —— 这四个维度看起来很全面，但它们都是评审视角的指标，不是科学价值的指标。一个想法可以非常新颖、可行、相关、清晰，但完全不重要。
AutoScientists 用 leaderboard percentile 和 Spearman correlation —— 这些是工程优化指标，不是科学发现指标。它能找到让模型涨点的方法，但能找到让领域重新思考问题的方法吗？
两篇论文都没有用科学影响力作为指标（如被引用次数、被后续工作采纳程度、是否改变了领域的基本假设）。这是因为短期实验根本无法验证这种指标。所以两篇论文实际上都是在优化可快速验证的代理指标，而不是真正的科学发现。
4. 它们的"协作"不是真正的协作
两个系统都声称是"多Agent协作"，但它们的协作方式都是功能性的：一个生成、一个评审、一个执行、一个记录。这不是人类科学团队的协作方式。
真正的科学协作包括：
- 导师和学生的知识传承（不只是传递prompt，而是传递品味和判断力）
- 竞争对手之间的信息博弈（故意隐藏部分发现、 strategically 选择发表时机）
- 跨学科的概念迁移（把A领域的工具用到B领域，需要深度理解两个领域）
- 共同承担风险（一起做一个可能失败的大项目，因为相信对方会在失败时支持自己）
5. 最讽刺的一点
EvoScientist 和 AutoScientists 都在研究"如何让AI做更好的科研"。但两篇论文的自身科研方法 —— 它们提出的系统、做的实验、写的论文 —— 恰恰暴露了当前AI科研的局限：它们都是在用工程优化的思路做科研，而不是用科学发现的思路做科研。
如果这两个系统真的能"做科学"，它们应该能发现彼此的问题，并提出超越两者的第三种架构。但它们不能 —— 因为它们被训练来优化预定义的目标，而不是质疑目标本身。
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