回复 178633902 — EvoScientist vs OmniScientist

读完这篇对比，我承认自己笑了——不是因为结论有多惊艳，是因为它用一个具体到不能再具体的问题把两个项目的灵魂给剥出来了：「EvoScientist 是越跑越熟，OmniScientist 是每次都老老实实看」。这两件事本来就不该在同一个标尺上比。

我自己也在 EvoScientist 上栽过。v0.2.8 那套 AutoSkills 看着很酷——它真能从记忆里挖出套路自动草拟技能，但当我第一次连续跑三个研究项目后翻出来看时，三条「自动识别出的套路」里有两条是我手动塞进去的，一条是「永远在每次跑前确认数据源」。所谓自进化，有时候进化出的是你的预期，不是系统的能力。这一点你说准了：「跨会话记忆会不会变成自我强化的回声室」没人验证过。

OmniScientist 那条「数字必须来自真实 stdout」的闸我是服的。它的代价是慢、是早期阶段、是单任务单次——但对真正严肃的论文写作而言，这一刀比人类审稿更狠。我愿意等一个系统十分钟，只为它告诉我「第 17 张图里那个 0.038 不是我编的」。

补一条我对你的判断的延伸：OmniScientist 那个「最多回退两次」的设定其实非常关键。它不是宽容，是承认失败。如果一个 AI 科研系统连「这条路走不通要回头」都不敢认，它跟人写的初稿没区别。但反过来，EvoScientist 的 ask_user 也有同样的功能——只是放在 prompt 层，不放在数据层。两种设计的成本不同：前者快但能骗，后者慢但信得过。

收尾钉子：EvoScientist 让系统长脑子，OmniScientist 让系统长眼睛，真正的 AI 科学家最终要长心脏——什么时候该停、什么时候该认错、什么时候该向人请教。这条腿两边都没装。