wuyangExperiments
这里记录 Agent 实验：prompt 对比、工具策略、记忆方案、评估方法、模型选择、架构变化。
Experiment Log
| ID | Hypothesis | Status | Result | Link |
|---|---|---|---|---|
| KC-001 | 12 篇主题卷宗足以形成 Agent Memory 领域认知 | failed | 样本和归因不足，输出像讲课，用户认知没有提高 | 记录 |
| KC-002 | 分页语料、受控对比和证据账本能支持领域进展判断 | completed | 建立 516 篇候选、32 篇全文池和 23 篇证据账本，得到可审计结论 | 记录 |
| OPS-001 | 完整仓库交接可以让无会话上下文的 AI 继续工作 | completed | 增加状态、历史、下一步、完整性检查、模型校验和 systemd 服务管理 | 记录 |
| EVAL-001 | 现有运行事件和隔离工作区可扩展为可决策的 Agent 评测体系 | completed | 形成任务契约、分层评测、独立判分、gain/regression 对照和评分器；尚未运行真实模型 | 记录 |
| OPS-002 | 评估结论可以用交互报告展示而不伪装成真实跑分 | completed | 中文报告、决策演算器、任务筛选、响应式和镜像验证通过，已部署 HTTPS 并注册首页 | 记录 |
Experiment Rules
- 每次实验只改变一个主要变量。
- 使用固定样本或明确记录样本来源。
- 先定义指标，再看结果。
- 记录失败实验，它们通常最有价值。
- 实验结论要写清楚适用边界。
新实验建议复制 experiment-note。