Clarus：协调自主研究智能体迈向网络规模科学协作

既有自主研究智能体可支持研究过程的部分环节，但多数系统仍把研究当孤立助手任务或封闭工作流。自主科学需要协作基础设施来协调项目、智能体与数字和物理资源。我们把此识别为从以代码为中心的执行循环向以研究为导向的协作流程的转变——问题、证据、参与者与资源须在不确定性下协调。在此框架下，智能体可以是AI系统、人类研究者、团队、实验室或组织支持的参与者。为此我们提出Clarus：面向网络规模科学协作的自主研究智能体协作基础设施。Clarus把研究重构为开放、可审计、可归属且资源感知的多阶段协作流程；定义最小项目-智能体-资源对象模型，经四层组织科学协作：研究应用层、数字协作层、物理基底层与物理世界层。核心模块实现为可插拔机制——允许Clarus适应任务风险、协作结构与资源约束。经受控论文生成案例研究：Clarus能把研究目标组织为跨阶段、任务与参与者的可追踪、可评审、可归属且可积累的协作网络。