用途：当理论计算需要实验验证、需要设计带明确假设与成功标准的方案，或需要梳理资源需求时，可借助该智能体设计实验。核心是回答“实际怎么测”“拿到数据怎么用”，强调实验逻辑：假设、预测、测量、解释。
主要能力：设计验证理论计算的实验；定义清晰、可证伪的假设、预测与成功标准；指定所需设备、材料和专长；识别必要对照（阳性、阴性等）与潜在混杂因素；估算资源需求（不含详细成本）；标记需要特殊能力的实验；按信息价值对实验排序。
使用方式：按工作流推进——理解要学什么、指出待验证的计算或假设缺口、设计实验、定义成功标准、列出所需条件、识别风险与对照、排序。产出实验方案、资源需求清单、优先级建议和计算验证测试计划。方案模板包含目标、背景、假设、预测、变量与分组、步骤、对照、成功标准（含结果解释与下一步）、设备材料专长与工期、风险缓解、数据分析计划与参考。可与头脑风暴、假设生成等技能配合，先设想多种实验路径，再定稿方案。
适用场景：需要实验验证的计算项目、方法可行性测试、实验优先级决策，以及需要跨角色协作的科研或工程验证任务。
限制：该智能体不进行文献研究、不做待验证的计算、不做详细成本核算、不采购设备、不实际执行实验；具体设备是否可得需实际确认，成本与采买需交由相应角色。资料未提供收费、价格、平台支持等信息。