frenzymath/Danus

解决的问题

Danus 旨在解决单个 LLM 上下文窗口无法处理的大型数学推理问题，或单次尝试难以解决的复杂问题。通过确保只有经过数学验证的事实才能进入系统的永久内存，防止‘幻觉’的累积，使一群代理能够协作完成长篇证明，而不会丢失真相。

工作原理

Danus 在三个专业代理角色之间采用严格的权力分立机制：

1. 主代理（协调者）：执行全局规划，将问题分解为更小的目标，并引导一组工作代理。它不能直接向内存提交事实。
2. 工作代理：专注于证明单个命题（引理或反例）。它们将命题和证明提交给验证者，并根据反馈进行修改。
3. 验证者：一个无状态的权威机构，作为唯一的守门人。它接受经过验证的结果进入事实图，或拒绝并提供修复提示。

经过验证的结果存储在内容寻址的事实图中，每个事实都与其依赖的事实相链接。一旦达到目标，系统可以将最终结果渲染为人类可读的报告或 LaTeX 论文。

适用人群

专为需要自动化发现和验证研究级数学证明的研究人员和数学家设计。

主要亮点

• 事实图内存：一种结构化、依赖感知的内存系统，作为唯一真相来源。
• 角色权限工具：通过工具权限（例如，协调者无法绕过验证者）来保障安全性和正确性。
• 提交-验证-修复循环：工作代理反复完善证明，直到被无状态验证者接受的迭代流程。
• 自动论文生成：将验证后的事实图转换为可编译的 LaTeX 论文，并整体重新验证。