ResearchLoop: AI 기반 연구 지원을 위한 증거 기반 제어 시스템

ResearchLoop: An Evidence-Gated Control Plane for AI-Assisted Research

AI 기반 연구는 아이디어 구상, 구현, 평가 및 논문 작성 과정을 하나의 상호 작용 루프로 압축합니다. 이러한 압축은 유용하지만, 동시에 출판 위험을 야기할 수 있습니다. 즉, 주장을 쉽게 제시할 수 있지만 검증하기 어려워질 수 있기 때문입니다. 본 연구에서는 AI 기반 계산 연구를 위한 증거 기반 제어 시스템인 ResearchLoop를 소개합니다. ResearchLoop는 연구 질문, 작업 계약, 증거 객체, 주장 장부, 종료 및 논문 연결을 내구적인 프로젝트 상태로 취급하며, 이를 리포지토리 기반 런타임으로 구현합니다. 이 기술 보고서에서는 전체 프로토콜 사양, 상태 모델, 전환 규칙, 주장 허용 알고리즘 및 통찰력 결합 메커니즘을 제공합니다. 또한, 9개의 버전(V0–V9)에 걸친 완전한 실험 기록을 제시하며, 여기에는 자체 호스팅 사례 연구, 구성 요소 제거를 포함한 제어된 작업 세트 연구, 수학 올림피아드 평가 및 공식 생성 코드 환경으로 평가된 SciCode 경계 실험이 포함됩니다. 모든 결과물, 매니페스트 및 검증 보고서는 프로젝트 리포지토리에 보관되어 있습니다.

AI-assisted research compresses ideation, implementation, evaluation, and manuscript writing into a single interactive loop. This compression is useful, but it also creates a publication risk: paper claims can become easier to state than to audit. We present ResearchLoop, an evidence-gated control plane for AI-assisted computational research. ResearchLoop treats research questions, task contracts, evidence objects, claim ledgers, closeouts, and paper bindings as durable project state, realized here as a repository-backed runtime. This technical report provides the complete protocol specification, state model, transition rules, claim-admission algorithm, and insight-compounding mechanism. It also reports the full experimental record spanning nine versions (V0--V9), including a self-hosting case study, a controlled task-suite study with component ablations, a mathematical olympiad evaluation, and a supplementary SciCode boundary experiment evaluated with the official generated-code harness. All artifacts, manifests, and verification reports are preserved in the project repository.