ARI をはじめよう
ARI はエンドツーエンドの自律研究システムです。プレーンテキストの研究目標を与えると、 先行研究を調査し、仮説を立て、実際の実験を実行し、論文を書き、そして自身の再現性を 検証します。このページは、最初の 1 時間のための地図です。
学習の道筋
順番に進めてください — 各ステップは前のステップを前提としています。
- クイックスタート — ARI をインストールし、AI モデルを選び、 Web ダッシュボードから最初の実験を起動します。操作中心の内容で、どのボタンが何をするかを扱います。
- 最初の実験を、はじめから終わりまで — 1 つの小さな実験を 目標から再現済み論文まで物語形式でたどり、各ステージが なぜ 存在するのかを解説します。 ダッシュボードが動くようになったら一度読んでみてください。
- FAQ — 初心者が最初にぶつかる質問: モデルの選択、
8765ポート、 出力先、GPU/SLURM の検出、「なぜ子ノードが同じ数値を表示するのか?」など。 - 用語集 — 概念ドキュメントをスムーズに読み進められるよう、 繰り返し登場する用語（BFTS、frontier、rubric、venue、EAR、ORS、CoW、…）を 1 行で定義します。
必要に応じて分岐する
| やりたいこと | 参照先 |
|---|---|
良い experiment.md を書きたい | 実験ファイルの書き方 |
| SLURM/HPC クラスターで実行したい | HPC セットアップ |
| 探索の仕組みを理解したい | BFTS アルゴリズム · アーキテクチャ |
| 公開済み論文を再現・監査したい | PaperBench クイックスタート |
| 独自の機能（スキル）を追加したい | 拡張ガイド |
| すべてを CLI から操作したい | CLI リファレンス |
| 壊れたものを直したい | トラブルシューティング |
最初に知っておくとよい 2 つのこと
- ダッシュボードはポート
8765で動作します。 リポジトリ直下で./start.shを実行して すべてのサービスを起動し、http://localhost:8765 を開いてください。停止は./shutdown.shです。 - 各実行は自己完結しています。 1 回の実行に関するすべての状態は
workspace/checkpoints/<timestamp>_<slug>/の下に置かれます — ホームディレクトリには何も 書き込まれず、API キーは保存設定からではなく.envから取得されます。