1. 核心架构与技术实现1.1 多智能体系统架构EvoScientist框架采用创新的三智能体协同架构，将科学发现过程解构为三个专业化、互补且持续演化的角色：研究者智能体（RA）负责创造性假设生成，工程师智能体（EA）致力于可执行方案实现，进化管理器智能体（EMA）作为元认知层持续蒸馏跨任务经验知识。三者的交互形成闭环学习系统：RA和EA的执行反馈通过EMA转化为持久化记忆，这些记忆又反过来增强后续任务的执行质量，从而实现真正的跨任务演化能力。智能体核心职责关键机制记忆交互输出产物RA科学想法生成与迭代优化想法树搜索 + Elo锦标赛检索M_I，生成候选想法完整研究提案PEA实验实现与代码执行实验树搜索（四阶段）检索M_E，复用执行策略执行报告WEMA多智能体演化与知识蒸馏