摘要
这次回溯不再只搜 autoresearch，而是用 AI Scientist、autonomous research agent、scientific agent、research artifact 和 experiment agent 等同义入口寻找工程项目。按 50-star、近期活动、实际代码/协议和明确许可证筛选后，新增四个研究 runtime、一个证据协议项目和两个科研工具/技能项目；另将 AI Scientist 作为不满足近期活动与标准许可证条件的历史谱系锚点。（来源：原始回溯记录（本地存档））
核心内容
- ARIS、EvoScientist、Arbor 和 Polaris 分别代表可移植 skill workflow、通用研究 Agent runtime、受 held-out 门约束的假设树实验，以及实验室级端到端工作台。它们都越过 50 stars，近三个月有活动，许可证明确，并有可见测试/CI 资产。（来源：原始回溯记录（本地存档））
- Agent-Native Research Artifact 把 claims、experiments、code、evidence、provenance 和 dead ends 组织为可给 Agent 读取的研究产物；它补的是证据结构，不是另一个实验 executor。（来源：原始回溯记录（本地存档））
- ToolUniverse 与 Scientific Agent Skills 提供工具执行、数据库/包接入和领域操作配方，因此进入相邻基础设施层，而不冒充完整 autoresearch loop。Scientific Agent Skills 的当前 PR 有失败 workflow，已作为当日状态保留。（来源：原始回溯记录（本地存档））
- AI Scientist v1/v2 对端到端自动研究的工程谱系影响很大，但最近推送停在 2025-12-19，且使用 GitHub 无法识别为 SPDX 的自定义 Source Code License，故只作历史参考，不列为当前可直接复用核心。（来源：原始回溯记录（本地存档））
- 这一批项目显示，成熟度不能只看“能否自动写论文”：更关键的是权限、checkpoint、预算、held-out/evaluator、证据绑定、失败路线和人类 gate 能否由系统机械执行。（综合：本页来源）
相关页面
- 概念：Autoresearch、Harness Engineering、Execution-Based Agent Evaluation、Self-Improving Harness
- 实体：ARIS、EvoScientist、Arbor、Polaris、Agent-Native Research Artifact、ToolUniverse、Scientific Agent Skills、AI Scientist
- 主题：Autoresearch 开源生态、LLM Agent Self-Improvement、AI Agent Failure Analysis
来源
- 原始文件：原始资料（本地存档）
- GitHub 检索、API 元数据、Release、Actions 与代码树核实日期：2026-09-03
- 项目 URL、stars、提交、许可证和逐项边界：见原始回溯记录
待核实问题
- 需要在同一任务、预算、模型和隐藏 evaluator 下复现各 runtime，才能比较科研有效性；仓库 CI 不能回答这一问题。
- stars、CI、许可证和活跃度应定期重查；本页保留的是 2026-09-03 快照。