Curie项目日志输出优化方案解析

Curie项目日志输出优化方案解析

Curie Curie: Automated and Rigorous Scientific Experimentation with AI Agents 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cur/Curie

背景与问题分析

在Curie项目的实际运行过程中，我们发现日志文件管理存在一些不便之处。每次运行实验时，系统会生成大量日志文件，包括question_xxx_iterx...和openhands_xxx...等多种类型。当项目运行多次后，日志目录会变得杂乱无章，难以快速匹配同一实验的相关日志文件。

现有机制分析

当前日志系统采用平面文件结构，所有日志文件直接存放在logs目录下。这种设计虽然简单直接，但随着实验次数增加，会出现以下问题：

1. 文件命名相似度高，容易混淆
2. 同一实验的不同日志文件难以关联
3. 文件数量快速增长导致管理困难
4. 查找特定实验的完整日志需要人工筛选

优化方案设计

针对上述问题，我们提出了一种基于实验目录的日志组织方案：

1. 实验目录创建：在每次实验开始时，自动创建一个专属目录，命名格式为{workspace_name}_{unique_id}_iter{iteration}
2. 日志集中存储：同一实验的所有相关日志文件都存储在该目录下
3. 路径自动管理：修改日志输出逻辑，自动处理相对路径转换

核心实现代码示例：

experiment_folder = f"logs/{task_config['workspace_name']}_{unique_id}_iter{iteration}"
os.makedirs(experiment_folder, exist_ok=True)

技术优势

1. 隔离性：每个实验拥有独立空间，避免文件冲突
2. 可追溯性：完整记录单次实验的所有相关信息
3. 易管理性：批量操作特定实验日志更加方便
4. 可扩展性：为未来可能的日志分析工具提供结构化基础

实现考量

在实际实现时，需要考虑以下技术细节：

1. 目录命名规范：确保唯一性和可读性的平衡
2. 路径兼容性：处理不同操作系统下的路径分隔符问题
3. 错误处理：目录创建失败时的回退机制
4. 性能影响：评估大量目录对文件系统性能的影响

替代方案比较

另一种方案是将日志直接存储在对应的工作空间目录下。这种方案的优缺点：

优点：

• 与工作空间自然关联
• 减少目录层级

缺点：

• 工作空间可能包含其他非日志文件
• 日志文件与项目文件混杂
• 不利于专门的日志管理工具处理

相比之下，独立的日志目录结构提供了更好的专注性和可管理性。

最佳实践建议

基于此优化方案，我们建议：

1. 在实验配置阶段就创建好日志目录
2. 在日志文件名中保持一致的命名约定
3. 考虑添加README文件记录实验关键参数
4. 实现日志目录的自动清理策略

总结

Curie项目的日志输出优化通过引入实验专属目录，显著提升了日志管理的效率和可维护性。这种结构化方法不仅解决了当前的文件混乱问题，还为未来的日志分析、实验复现等功能扩展奠定了良好基础。对于频繁进行实验的研究人员来说，这种改进将大大提升工作效率和实验管理的规范性。

Curie Curie: Automated and Rigorous Scientific Experimentation with AI Agents 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cur/Curie