NanoResearch：結合技能、記憶與策略協同演化，實現個人化的科研自動化系統

本研究提出 NanoResearch 框架，解決 AI 研究自動化缺乏個性化的痛點。透過三層協同演化機制，系統能持續學習使用者偏好與經驗，實現高效率且符合個人需求的科研流程。

Problem

目前的 AI 研究自動化系統多產出標準化且單一的結果，忽略了不同研究人員在資源配置、方法偏好及輸出格式上的個體差異。這種缺乏個人化的現狀，導致自動化工具難以真正符合研究者的實際需求，且系統往往無法跨專案累積程序性知識或內化隱性的使用者偏好。

NanoResearch 採用三層協同演化架構：第一層是「技能庫」，將重複的操作步驟提煉為可複用的規則；第二層是「記憶模組」，儲存使用者與特定專案的歷史經驗以輔助決策；第三層則是「無標籤策略學習」，能將自由形式的回饋轉化為規劃器的參數更新。這三個層級互惠共生，確保系統能隨時間演進。

實驗結果顯示，NanoResearch 在自動化研究表現上顯著優於現有的尖端 AI 系統。隨著執行循環的增加，該框架展現出優異的自我精進能力，不僅提升了研究成果的品質，同時有效降低了運算成本，成功實現了研究路徑的個人化導向。

此研究突破了通用型科研工具的限制，讓 AI 代理人能真正理解並內化研究者的個人偏好與習慣。這項進展不僅提升了科學發現的效率，也為未來實現高度客製化、能與人類研究員深度協作的自動化科研環境奠定了關鍵基礎。