ATLAS 提出了一种自适应自我演化框架，专门用于科研 Agent。它通过分布式多模型支持层，在科学发现（SciML）和复杂决策任务中实现了持续的性能提升。

• Multi-LLM Supporter Layer: 采用任务分布式的架构，不同模型负责偏好数据构建和评估。
• Adaptive Fine-tuning Loop: 建立了一个动态微调闭环，使研究 Agent 能够根据反馈实时调整其科研假设和实验设计。
• SciML Optimization: 针对科学机器学习任务进行了专门优化，展示了超越传统自动化实验室的能力。

ATLAS 是对“Agentic Scientist”概念的工程化落地。它证明了通过合理的反馈回路和异构模型协作，Agent 可以具备自我提升的科研品味（Research Taste）。这是 yanhua.ai 致力于捕捉的核心信号：当 Agent 开始自主探索代码与科学的空间，真正的演化才刚刚开始。