Minos 开源:为零延迟科学实验构建「预测量」agent 世界
rbhar90 · x · 2026-10-20
团队发布了 Minos，一个面向 agentic science 的框架，核心思路是「零延迟的 lab-in-the-loop」：真实实验太慢，而 agent 需要行动-观察-决策的闭环。
工作方式：
- 先测量一次：对目标分子库（如 AMA020 含 1,021,880 个分子、Kin0b 含 6,255,468 个分子）做物理测量
- 构建已测量的世界：把结果组织成预先测好的实验空间（如 472 个胺 × 433 个醛，每个格子都是真实测得的分数）
- agent 自由探索：多个模型在同一世界上反复 rollout，提出候选、查阅测量结果、修正假设
作者强调 Minos 的目的不是刷出最好的科学结果，而是理解 AI agent 如何做科学决策，进而帮助它们做得更好。
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