LEAPSEA / 博客与动态
围绕科学发现、产品开发与工程落地，记录我们对 AI、Agent 与真实世界协作的思考。
观点 / AI FOR SCIENCE
为什么证据、假设与验证，应该成为科学智能的核心。
AI for Science 关注人工智能如何参与知识发现。一个有用的起点，是把宽泛的研究兴趣转化为可检验的问题：我们想解释什么现象？哪些条件已经确定？什么结果会支持或推翻当前假设？问题越明确，后续检索、建模与实验就越容易形成共同的判断标准。
文献摘要、模型预测与实测数据承担不同角色。记录它们的来源、条件和不确定性，有助于判断线索是否足以支持下一步。一个整理文献的 Agent 可以帮助形成证据矩阵，但文献中的相关性不能直接被当作因果关系，预测也需要独立验证。
探索的价值也体现在被排除的方向。记录验证方法、失败条件和结果差异，可以减少重复试错，并为新的假设提供依据。沿着科学发现、产品开发、工程落地向前，每个阶段的证据形式会变化，但提出问题、执行验证、修正方案的循环可以持续保留。
方法 / AGENTS
从上下文、计划与工具，理解 Agent 在工作流程中的位置。
一个能被推进的任务，需要明确目标、资料范围、约束和产物格式。例如，比较一组论文的方法时，应先说明哪些论文属于输入、比较哪些维度、是否允许补充外部资料，以及最终需要表格还是文字报告。上下文决定了 Agent 能否形成可检查的计划。
Agent 的作用可以通过一个过程理解：拆解问题，选择可用工具，执行步骤，检查中间结果，再决定下一步。工具权限、文件范围与关键确认点都应属于计划的一部分。可见的过程让使用者有机会发现偏差，也能在任务方向变化时及时调整。
任务完成应对应具体产物与验收条件。对一份分析报告，可以检查数据来源、计算方法与输出文件；对一段代码，可以检查变更与运行结果。Leapsea 首页的资源市场展示了专家、技能和连接器，支持按名称、能力或标签查找资源。实际产品行为以当前版本和配置为准。
实践 / ENGINEERING
让原型进入真实场景之前，先把边界、指标与验收说清楚。
原型演示通常只覆盖有限的输入与环境。进入工程阶段前，需要约定可接受的误差、响应时间、运行条件与失败处理方式。把这些条件写成测试用例和验收记录，可以让产品、研发与现场团队围绕同一套标准讨论。
软件与设备之间的衔接，需要检查协议、数据格式、权限、异常状态与人工接管方式。接入成功只是起点，还需要确认输入缺失、通信中断和结果超出范围时，系统会如何表现。测试应基于实际使用条件，并保留能够追溯的版本与配置。
选择边界清晰、结果可测量的任务开展试点，记录基线、投入与结果，再决定是否扩大范围。对需要智能硬件的场景，还应记录设备兼容性与现场约束。完整的工程闭环，需要让现场反馈回到方案与测试中。
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