ResearchWorld：一个持续存在的 AI 科研世
把 AI Scientist 从一条固定的 idea-to-paper 流程，变成一个研究环境可以不断替换、评估和改进不同的 ResearchWorld。

在RSI 或者autoresearch 中人们关心：
AI 做科研产生的真实经验，能不能反过来用来改进做科研的 Agent？但是现在的各种autonomous research 系统都让这件事变得非常困难而且昂贵。

为了解决这个痛点，有必要从原来的pipeline 的形式中抽离出来。为此，我设计了ResearchWorld ，在这里，世界和角色持续存在；Worker 可以被替换、评估、改进，然后再回到同一个世界继续科研。

最想闭合的循环是：
做科研 → 留下真实经验 → 评估 → 改进 Worker → 回到世界继续科研

目前已经有真实的 research interactions 在运行，下一步希望把 automated improvement loop 真正闭起来。
如果你也在做 AI Agent / AI Scientist / Agent Evaluation / automated research，欢迎交流。

RSI codex autoreasearch agent