在数学领域 11 个问题上超越人类数学家已知最佳结果，在 7 个问题刷新了 Google AlphaEvolve 的进化结果，刷新 SOTA。 在模拟 Kaggle 数据科学竞赛的 MLE-bench 评测中独立斩获 23 块金牌。 在相同任务下，与 OpenEvolve、ShinkaEvolve 等进化智能体对比：进化效率提升超 60%，迭代成功率 100%。
可能性空间巨大：成千上万种材料、不同的处理工艺、多种形状尺寸。 需要多轮迭代：不能一次性得出答案，必须「尝试 - 观察 - 调整」循环。 结果反馈延迟：只有完整实施后，才能知道效果如何。 需要积累智慧：每一次失败都应让下一次尝试更聪明。
PES 范式：为进化注入「科学家思维」 LoongFlow 没有将进化交给随机性，而是为每一次迭代设计了结构化的认知阶段：规划、执行、总结。这确保了每次尝试都是目的明确、过程可控、结果可学的，从根本上将「随机漫步」转变为「定向探索」。 混合进化记忆系统：构建专属的「战略智库」 框架为智能体配备了一套精密的经验管理系统。它不仅仅是存储过去的解决方案，更是按照策略与特征对其进行分类、索引与动态调取，确保历史智慧能被高效复用，防止探索陷入重复或僵局。
在 11 个问题上超越了人类数学家已知最佳结果。
在 7 个问题上超越谷歌 AlphaEvolve 的进化结果，刷新 SOTA。
进化效率提升超 60%：用最少的生成评估次数，发现最好的结果。 迭代成功率 100%：在多次重复实验中稳定达成目标，而基线方法常因陷入局部最优或进化太慢而失败。
Plan 规划：在生成新一代方案前，智能体会扮演「战略分析师」的角色。它首先深度分析当前采样方案，然后检索「战略智库」（混合进化记忆系统）中所有的历史经验与失败教训，最终制定出一份目标清晰、规避已知陷阱的「进化蓝图」。这从根本上杜绝了盲目尝试。 Execute 执行：「执行」阶段如同一个配备了全系专业工具包的智能施工队。其关键在于 「因题施策」 的动态适配能力：面对数学证明，它是严谨的「逻辑验证器」；编写代码时，它是即写即测的「交互解释器」；进行数据分析时，它又化身为高效的「智能查询生成器」。这种灵活性，结合「快速本地验证」机制，确保了高质量输出，从源头节省了计算资源。 Summarize 总结：行动之后，「总结」模块承担起「复盘官」的职责。它不满足于简单的得分，而是深入剖析「规划蓝图」与「执行结果」之间的差距，提炼出「为何成功或失败」的因果洞察。这些结构化的经验被转化为下一代规划时可检索的宝贵知识。
多岛模型：它在内部建立多个独立的「探索特区」，允许不同的技术路线并行发展，相互隔离又定期交流，有效维持了探索的多样性，避免思维过早趋同。 MAP-Elites：它如同一个多维的「杰出方案陈列馆」。系统不仅按成绩，更按行为特征（如算法复杂度、计算效率）对解决方案进行归档。这意味着，一个在某项特性上表现极佳但总分并非最高的方案，同样会被珍藏，为未来的跨界创新保留火种。 自适应玻尔兹曼选择：这个模块是智能的「资源调度官」。它根据种群探索的实时状态（如多样性熵值），动态调节关键参数，智能切换策略：是在全局鼓励冒险开拓新边疆，还是在局部集中力量深耕最优领地。
