PRIMESCIENTIST 提出研究智能体应自主决定实验资源投向，而非沿单一思路耗尽预算。它用树结构维护多个可执行方案，实验结果更新分支价值，预算充足时多探索、预算收紧时聚焦强分支。在 12 项 FIRE-Bench 任务上，其平均奖励比 AutoResearch 高 10.3%，相同 token 预算下实验尝试次数少 50.6%，24 项任务中有 23 项尝试更少。