数学研究往往分散在不同子领域，各社区使用专属对象、不变量和工具，导致一个问题从一个领域迁移到另一个领域时，常因成本过高而被忽略。这种“孤岛效应”阻碍了潜在灵感与方法的交叉碰撞。EULER系统针对这一问题提出了一种多智能体数学发现框架：它鼓励智能体主动探索那些未被充分利用的跨领域链接，并通过“证据检查返回”机制对探索结果进行验证和反馈，确保每一步发现都有可靠依据，而非盲目尝试。这项工作值得关注的原因在于，它并不仅是在现有数学推理工具上叠加多智能体对话，而是直接回应了数学实践中真实存在的协作障碍，将原本昂贵且易被跳过的转移过程系统化、自动化。EULER有望帮助研究者从其他数学社区的方法中受益，加速跨领域猜想生成或定理证明，也为AI驱动的数学发现提供了更符合学科生态的协作范式。