《不止于回答：AI Agent 与科学哲学》网页链接全书沿五条路径展开。

第一部分（第1—3章）追问：一个生成回答的基础模型，在增加哪些结构之后，才成为能够跨时间影响环境的Agent。模型权重只是起点。行动能力来自状态、工具、记忆、权限和控制循环的组合。这个组合由模型周围的系统——本书称之为harness——决定。

第二部分（第4—7章）追问：如果一个Agent已经很强，为什么还需要其他Agent。这一部分必须直面一个核心直觉：也许更强单体加更多计算就能替代任何协作。本书把这个直觉变成可检验的条件问题，分别讨论任务分解、通信代价和有效批评——不是所有"多个Agent"都构成协作，也不是所有协作都带来认识增量。

第三部分（第8—11章）追问：什么使协作成为科学协作。科学协作的特殊性在于，参与者的共同意见不能成为最终裁判。主张必须进入公共且可失败的证据关系。这一部分把科学方法重构为四个模块组成的公共协议——对象侧验证、证据谱系、有效批评和元规范修订——并追问证据链怎样跨主体、跨版本和跨时间存在。

第四部分（第12—15章）追问：科学共同体只是人类能力有限的补偿，还是任何持续生产公共知识的智能系统都需要的认识形式。这一部分检查人类分工理论在可复制、可审计的AI Agent上是否仍然成立，分析共同体怎样记忆，机器目前以什么身份参与科学，以及人类与机器怎样共同拥有一项发现。

第五部分（第16—18章）追问：科学共同体怎样进化，以及当模型谱系、工具和评价器集中时，共同体是否可能永久错过某些思想。最后，本书分别判断AI Agent群体能否形成认识种群、科学组织和科学共同体——这是三个不同的层级，不能混为一谈。