实验执行与 Automation Policy
当前模块在 实验启动窗口 设置执行模式、目标和预算,并保存到该 Run 的 module_data。旧 task_plan 编排的 auto-round 算法不适用于原生 ModuleRun。

当前启动窗口的局部截图,值为演示。
执行模式与衔接
- 手动:批准范围后执行一个登记实验;保存终态记录后,等待继续一个实验或结束并汇总。最后一个实验也需要收尾决定。
- 自动:按已批准的范围推进,遇到澄清、错误或限制时仍可能停止。
- 总览 模块完成后 只控制下游衔接,不能代替实验执行模式或执行前批准。
本次 Run 的目标与预算
下面是运行配置结构,不是全局 config.json 的 Agent 默认字段:
{
"module_data": {
"experiment_execution_mode": "manual",
"automation_policy": {
"logic": "AND",
"goals": [
{ "metric": "mae_ms", "operator": "<", "value": 30 }
],
"maxExperiments": 2,
"maxTokens": 200000
}
}
}
| 字段 | 用法与边界 |
|---|---|
logic | AND 为全部指标条件,OR 为任一条件 |
goals | 指标名、比较符和值;指标名应与真实结果一致,比较符为 >、>=、<、<=、== |
maxExperiments | 正整数;原生实验登记层检查数量上限 |
maxTokens | 正整数;作为配置传给 executor,不应视为 Provider 计费的即时硬截止 |
目标、Token 预算和实验数上限不能代替实际结果与使用量检查。停止后的 Run 可能仍等待确认或汇总;生成文件与交付完成应分别验收。
旧研究入口的兼容范围
mira research 仍支持 --mode、--max-tokens、--max-experiments,用于旧研究编排 metadata。CLI 的 --mode auto 不会独立驱动 UI 的多轮续作。
旧 ResearchAgentLoop 的续轮上限来自 agents.defaults.autoMaxRounds,当前默认 100。这与一次模型请求中的 maxToolIterations,以及新实验 Run 的执行模式都不同。
旧计划项目继续使用 task_plan.json 与其合同;新模块不通过旧 task_plan.result、export guard 或文本启发式算法完成交付。状态说明见 状态与存储,命令见 CLI 参考。