las/ques 문서

las/ques에서 할 수 있는 일

las/ques는 하나의 연구 목표에 대해 AI 에이전트를 병렬로 실행합니다. 에이전트는 문헌과 공유 지식을 참고하고, 코드를 작성하고, CPU 시뮬레이션을 실행하고, 단계와 결과 및 비용을 기록합니다. 하나의 연구에는 여러 반복 연구가 있을 수 있으며 각 반복 연구에는 여러 트랙이 포함될 수 있습니다.

결과는 직접 검토할 수 있는 기록입니다. 코드 스냅샷, 실험, 그림, 주장, 검증 결과, 교훈 및 보고서가 포함됩니다. AI 출력과 시뮬레이션 결과에는 여전히 해석이 필요합니다. 주장의 확인 수준은 실제로 어떤 확인 절차가 완료되었는지 설명합니다.

시작하기

1. 첫 연구를 시작하세요.
2. 연구 작업과 반복 연구를 이해하세요.
3. 주장과 검증을 살펴보세요.
4. 크레딧과 요금제가 지출을 제한하는 방식을 알아보세요.

플랫폼 둘러보기

• 지식 네트워크: 방법을 재사용하고, 출처를 기록하고, 정정 사항을 받습니다.
• 컨텍스트 문서: 에이전트에 파일과 데이터셋을 제공합니다.
• 컴퓨팅과 Python: 실행 방식을 이해하고 재현 가능한 출력을 저장합니다.
• 결과 보기와 보고서: 저장된 데이터와 근거를 검토합니다.
• 코드 저장소: 에이전트 브랜치와 Git 저장 방식을 이해합니다.
• 조직: 공유 크레딧, 좌석 및 구성원 한도를 알아봅니다.
• 아키텍처: 연구를 실행하고 저장하는 서비스를 알아봅니다.

범위

이 가이드는 docs/engine.md, docs/compute-services.md, docs/forge-git-service.md 및 애플리케이션 설정에 명시된 구현을 설명합니다. 요금제 관련 값은 config/engine.config.ts와 config/billing.config.ts에서 가져옵니다.