桌面端快速开始
桌面安装版适合希望直接创建、观察和管理研究任务的用户。安装包已经包含 Runtime、Python 科学环境、控制界面和随发行版打包的插件；不需要克隆仓库，也不需要手动启动本地服务。
1. 安装并首次启动
从项目的发行渠道取得与你的平台一致的安装包：Windows 使用 .msi 或安装程序，macOS 使用 .dmg，Linux 使用发行版提供的原生包。完成安装后启动 Scientific Agent。
首次向导依次完成：
- Welcome：进入设置。
- Storage：确认 Scientific Data Location。默认是用户文档目录下的
ScientificAgent；研究运行、模型、报告和产物会长期保存在这里。 - Provider：配置模型服务并测试连接，或选择 Continue Offline。离线模式足够运行本章的确定性示例。
- Capabilities：查看已发现插件、本地执行器和 Codex CLI 状态。
- Ready：进入新建任务页。
如果应用发现旧版数据，会先出现迁移页。可以把数据复制校验后移动到推荐位置、继续使用旧位置，或选择新位置。迁移不会改写 Run ID、事件或产物哈希。
2. 跑通第一个任务
在 New Research Run 中填写：
- Task title：
Toy response quickstart - Goal：
Reach a measured score of at least 0.90 - Capabilities：只选择
toy.evaluate - Acceptance criterion：
score >= 0.90 - Budget：Actions
10、Experiments5、Failures3 - Scientific workflow：本次保持关闭
- Input artifacts：不上传文件
点击 Review Research Contract。确认预览中出现 toy.evaluate、score >= 0.90 和确定性本地 Reasoner，然后点击 Start Research。
参考任务通常进行两次探测：第一次记录 score=0.64，第二次记录 score=0.93。CriteriaEngine 随即把任务置为 SUCCESS。这是一个完全离线、结果确定的功能检查，不代表真实科研模型的能力。
3. 检查结果
任务进入 Research Control Room 后，依次查看：
- 左侧时间线：筛选 Evidence，展开两次实验和指标记录；
- State：确认 Criteria progress 已满足；
- Metrics：查看
score的两点曲线； - Budget：确认使用了 2 个 actions 和 2 个 experiments；
- Lineage：选择
observation.json，查看 SHA-256、创建者、内容和上下游关系。
在页面底部的 Ask 中输入 Why did this run succeed?，回答会引用当前事件或指标，但不会改变研究状态。
4. 配置真实模型
打开 Settings → Providers：
- 已登录官方 Codex CLI 时，可启用 Local Codex login；应用不会复制 Codex 凭据。
- 远程服务可以配置 OpenAI Responses、OpenAI-compatible Chat Completions 或 Anthropic Messages 格式。
- API key 只进入操作系统凭据库。保存后使用 Test connection 验证 provider/model 组合。
再到 Settings → Models：
- Simple Mode：科学推理、代码生成、代码修复使用同一个 provider/model；
- 关闭 Simple Mode：分别为三种角色指定模型。
模型路由只影响此后创建的任务；已有任务保留创建时的不可变配置。