Danus：以事实图记忆编排数学推理智能体

近期基于LLM的数学推理智能体已开始 tackle 研究级问题，并在若干情况下促成了开放问题的解决。但有效扩展与编排此类智能体仍具挑战——并行证明搜索的协调困难，中间论断的有序与可靠保持亦然。本文提出Danus：以共享事实图为全局记忆机制的研究级数学推理编排系统。Danus由执行规划与协调的主智能体、并行执行证明搜索的多个工作者智能体、以及在提议数学论断进入事实图之前检查它们的免状态验证器组成。每条经验证的事实与其证明及逻辑依赖一同存储——使系统能增量构建长论证、同时保持共享证明状态有序。主智能体周期性总结演化的证明状态、把工作者重定向到有前景的方向，并经进度报告支持与人类数学家的交互。我们经代数几何、奇点理论与组合数学的六个研究级案例研究评估Danus——说明事实图记忆机制如何使Danus构建长而详细的数学证明。结果表明基于事实图的编排为面向长程研究问题扩展数学推理智能体提供了有效路径。Danus开源。