TL;DR

FAROS는 하나의 고정된 'AI 과학자' 앱이 아니라, 워크플로 그래프와 출력 계약을 정의하는 Blueprint, 개별 연구 단계를 구현하는 Capability, Blueprint를 구체적 실행 전략에 묶는 Profile, 그 Capability의 실제 엔진(LLM·툴·API)을 공급하는 Provider로 나뉜 런타임이다. 이번 릴리스는 첫 Blueprint인 ml_paper와 첫 Profile인 faros_llm으로 아이디어 정제→실험 스캐폴딩→venue별 LaTeX 논문 생성→리뷰어 시뮬레이션까지 이어지는 LLM 도메인 워크플로를 완결했고, latexmk로 ICML·NeurIPS·ICLR·ACL 스타일 논문을 실제로 컴파일하며 실패 시 단순 PDF 렌더링으로 폴백한다. 파일 기반 run/event/artifact/memory 영속화와 REST API로 각 실행을 조회할 수 있지만, 실제 실험 코드 실행·평가·DAG 스케줄링·프런트엔드 콘솔은 아직 없다고 명시한다. 연구 워크플로를 코드로 정의하고 여러 LLM 제공자로 교체 실험해보려는 연구 인프라 구축에 관심 있는 사용자에게 맞는다.

핵심 포인트

• Blueprint·Capability·Profile·Provider 4계층으로 나눠 LLM을 여러 Provider 중 하나로만 취급한다고 명시한다.
• ICML·NeurIPS·ICLR·ACL·generic LaTeX 템플릿으로 논문 PDF를 컴파일하고 실패하면 단순 렌더링으로 폴백한다.
• README이 스스로 '아직 없는 것'(DAG 스케줄링, 실제 실험 실행/평가, 프런트엔드 콘솔, DB 백엔드)을 명시해 릴리스 범위를 투명하게 구분한다.
• plan 실행 모드로 워크플로 구조만 먼저 만들어 설정을 검증할 수 있다.