CLIO 用「失败路径当证据」策略驱动科研工作流，必要时自动切换模型
WirelessLife · x · 2026-09-05
作者在科学 AI 语境下介绍 CLIO 的核心思路：在科研工作流中，选对模型可能不如知道何时切换模型重要。CLIO 把失败的探索路径当作证据，据此调整方向，甚至在需要时切换底座模型。
这代表了科研 agent 设计的一种反直觉取向：与其追求单一最强模型，不如构建会从失败中学习并动态换模型的编排层。附有项目链接可自行测试。
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