개방형 과학적 발견 (Open-ended scientific discovery)은 에이전트가 미리 정의된 질문에 대한 분석을 실행하는 수준을 넘어설 것을 요구합니다. 여러 차례의 탐색 과정을 거치며, 발견 에이전트 (discovery agent)는 과잉 해석 (overinterpretation)—즉, 새롭게 등장하는 주장 (claims)이 이를 뒷받침하는 분석의 증거 범위를 초과하는 현상—을 피하면서 어떤 현상을 조사할지 결정해야 합니다. 이는 증거 교정 문제 (evidence-calibration problem)를 야기합니다. 즉, 탐색 궤적 (exploration trajectory)이 주장 상태 (claim status)와 결합되어, 증거가 다음에 무엇을 조사할지 그리고 무엇을 주장할 수 있는지 모두를 안내할 수 있어야 합니다. 우리는 조사 상태 (investigation state)를 외재화하고 이를 사용하여 프런티어 선택 (frontier selection), 증거 획득 (evidence acquisition), 그리고 주장 판정 (claim adjudication)을 조정하는 발견 프레임워크인 StatefulDiscovery를 소개합니다. 우리는 40개의 실제 데이터 발견 과제를 통해 StatefulDiscovery를 평가합니다. 여러 베이스라인 (baselines)과 비교했을 때, StatefulDiscovery는 충분한 근거가 있고 가치가 높다고 판단되는 더 많은 주장들을 생성합니다. 절제 연구 (Ablations) 결과, 구조화된 가설 (structured hypotheses), 국소적 판정 (local adjudication), 그리고 프런티어 제어 (frontier control)가 성능에 기여함을 보여줍니다. 종합적으로, 이러한 결과는 명시적인 발견 상태 (discovery state)가 탐색을 증거 교정 기반의 주장 형성 (evidence-calibrated claim formation)과 결합할 수 있음을 시사합니다.