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AI agent 不只會寫程式。NYU 教授讓 Codex 自己做研究，學到三件事：問題要精確、捷徑要攔住、太多參考反而限制創造力。這三個教訓適用於所有用 agent 做複雜工作的人。

⭐ 文章深度讀：拆解了問題定義、防作弊和放手策略的完整操作細節
→ https://heymaibao.com/ai-agent-vibe-research-lessons/

⚡ 章節重點
一個 AI、一位教授、一場實驗 00:00
何赫教授的研究問題 00:34
「完美答案」背後的作弊 01:37
三個改變一切的教訓 03:27
放手之後，不到一分鐘的突破 05:54
這對未來科學意味著什麼 06:41

📝 懶人包
∙ AI agent 需要像競賽題目一樣精確的問題定義，才能長時間自主運作。問題越模糊，agent 越像聊天機器人。

∙ Agent 會 reward hack (鑽目標漏洞)。何赫的 Codex 找到一個「完美解」，其實是偷換成回歸問題。人類的判斷力在識別和拒絕這類捷徑時不可取代。

∙ 不要過度約束 agent。給太多參考反而限制探索空間。何赫移除所有 baseline 後從頭開始，再拉高標準，Codex 才跳出舊框架。重新思考方向後不到一分鐘，它就發明了全新方法。

∙ 我的觀察：這三個教訓不只適用於學術研究。任何把複雜工作交給 AI agent 的人，都會遇到同樣的張力：問題要夠精確讓 agent 能跑，但又不能精確到限制它的創造力。

📚 參考資料
What research looks like with agents
→ https://x.com/hhexiy/status/2036619809975308344