PrimeScientist 較 AutoResearch 多取得 10.3% 獎勵，研究嘗試少 50.6%

PrimeScientist 把決定研究代理把預算用在哪裡，視為代理工作的一部分。它維持一棵可執行的計劃樹，記錄相互競爭的研究方向及其結果。自適應 MCTS 策略會讀取實驗回饋和剩餘預算，再決定探索新方向，還是繼續一個有前景的方向。

DAIR.AI 報告，在相同預算下、對比 AutoResearch 的 12 項人工智能研究任務中，PrimeScientist 以少 50.6% 的研究嘗試，多取得 10.3% 獎勵。DAIR.AI 亦表示，這些增益在系統、程式碼優化及機器學習工程任務上仍然成立，但沒有為這些設定提供分開的數字。該帳號指向 PrimeScientist 論文。