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# KlGYddZoOo2UD9xIEVgcNqQ3n5c
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Source: https://fcnlycv6dd0w.feishu.cn/docx/KlGYddZoOo2UD9xIEVgcNqQ3n5c
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## 一、工作内容概述
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## 二、了解学术研究 Agent
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近一年，学术 AI Agent 研究从单点辅助工具转向了“科研流程型 Agent”。主要覆盖文献检索、假设生成、代码实验、数据分析、图表生成、论文写作和自我评估等环节。
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### **（一）科研协作者类 Agent**
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**代表：SciSciGPT、Google AI co-scientist**
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强调在人类研究者主导下，AI 作为科研助手或协作者参与具体环节。主要帮助研究者完成文献理解、问题拆解、数据分析、结果解释和研究方案生成。
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#### 【**SciSciGPT**】
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**论文：SciSciGPT: advancing human–AI collaboration in the science of science**
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**发表期刊 | 年份：Nature Computational Science（2025 年 12 月）**
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解决的问题：论文认为，现在科研越来越依赖大规模数据和复杂计算方法，但这会带来很高的技术门槛。研究者可能有研究问题，但需要自己完成数据库理解、数据清洗、SQL 查询、代码分析、可视化和结果检查，效率低、门槛高。
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常规科研分析流程：文献检索 → 找数据 → 理解数据库结构 → 写 SQL / Python / R → 做统计分析 → 画图 → 检查结果 → 反复修改。
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#### **系统架构：5 大智能体协同**
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负责科学学领域文献检索、知识提取、综述生成与引用溯源的专业智能体，核心通过领域专属检索增强生成架构实现精准知识调用，降低大模型幻觉风险。
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**完整工作流程：**
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- 根据用户的研究问题，生成规范的检索问题
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- LLM 自动识别并应用元数据过滤条件，可限定仅检索文献的摘要、方法、结果、讨论等特定章节
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- 使用 HyDE（假设文档嵌入） 生成多个与问题相关的 “假设段落”
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- 用这些假设段落与SciSciCorpus（科学学文献库）中的文本片段进行向量相似度匹配
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- 对检索到的内容进行整合、归纳与解读，生成带学术引用的综述性回答
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**核心功能补充：**
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- 可根据问题需要，对摘要、方法、结果、讨论等不同文献片段进行分层检索，逐步深化理解。
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- 以真实文献检索结果为基础生成回答，增强内容的可追溯性和学术可靠性。
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HyDE（假设文档嵌入） = 先用 AI 编一段 “意思相近” 的假答案，再拿它去精准找到真文献。
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负责学术数据获取、数据结构理解、数据提取、数据清洗与标准化的专业智能体，核心对接学术数据库数据基础。
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**工作流程：**
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- 接收数据任务，明确需要哪些数据、范围与条件。
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- 自动读取并理解数据库的表结构，知道数据存放在哪张表、哪些字段。
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- 根据任务需求，自动生成对应的数据库查询语句，从 SciSciNet 中提取目标数据。
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- 对机构名称、作者名称、文献信息等进行统一标准化处理，避免因名称写法不同导致分析错误。
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- 完成数据清洗、去重、格式转换，生成可直接用于分析的干净数据。
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**功能补充：**
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- 能够处理千万级别的论文、引用、合作网络、机构关系等大规模学术数据。
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- 自动理解复杂的数据关系，不需要人工写查询语句或整理数据。
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负责数据统计分析、模型构建、代码自动编写与科研图表可视化的专业智能体，依托隔离安全的代码运行环境，完成从数据到科研结论的全流程计算工作。
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**工作流程：**
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- 接收指令，读取已清洗完成的规范数据。
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- 根据研究需求，自动选择合适的分析方法，包括描述统计、回归分析、网络分析、聚类分析、因果分析等。
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- 在安全隔离的代码沙箱环境中，自动编写可运行的代码，支持 Python、R、Julia。
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- 运行代码完成数值计算、指标提取、关系验证与规律挖掘，得到量化分析结果。
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- 根据数据特征与任务要求，自动生成专业科研图表，如合作网络图、双轴趋势图、分布对比图等。
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**功能补充：**
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- 无需人工编写代码，自动完成从数据到图表的全流程分析。
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- 支持复杂科研场景，可复现顶刊论文中的图表与统计结论。
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负责全流程质量检查、结果打分、问题诊断与改进建议的监督型智能体，通过多级评估机制保障整个科研流程可靠、准确、规范。
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**工作流程：**
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- 全程监控其他智能体的执行过程，在关键步骤完成后启动评估。
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- 开展**工具使用评估**：检查数据查询、文献检索、代码调用等操作是否正确、合理。
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- 开展**图表可视化评估**：检查图表清晰度、配色、标注、布局是否规范，给出优化建议。
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- 开展**整体任务评估**：检查整个子任务是否完整达成目标，方法选择是否科学。
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- 对每一项结果进行量化打分，根据分数判断是否通过、是否需要修正或重做。
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**功能补充：**
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- 自动纠错、自动提升结果质量。让系统具备自我修正能力，提升分析可靠性与学术严谨性。
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- 有效减少大模型错误、代码漏洞、图表不规范等问题。
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**对比：SciSciGPT、Google AI co-scientist**
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> [嵌入电子表格: Vz2Qs8XW3h6Yhwt2Er0c...]
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### **（二）端到端自动科研类 Agent**
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代表：AI-Researcher、Agent Laboratory
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- 尝试让 AI 从研究想法出发，自动完成文献检索、研究假设生成、实验设计、代码实现、结果分析、图表生成和论文初稿撰写等完整流程。
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- 这类研究更强调“科研流程自动化”，展示 AI 参与完整研究闭环的可能性，但目前仍以原型探索为主，不能直接替代研究者完成正式论文。
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#### 【AI-Researcher】
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整体目标是尽量自动完成科研流程。论文摘要中说，它覆盖从 **文献综述、假设生成、算法实现，到可发表论文准备** 的完整链路，并提出 Scientist-Bench 来评价自动科研能力。
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提供明确研究想法，AI 帮助执行
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只给参考文献，AI 自主生成想法并执行
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查资料 → 筛资料 → 找空白 → 生成研究想法
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想法设计 → 写成代码 → 跑实验 → 看结果 → 继续优化
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解释结果 → 组织论文结构 → 生成完整论文
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评价自动科研系统的产出质量：研究是否有创新性、实验是否充分、理论基础是否扎实、结果解释是否准确、论文写作是否清晰连贯
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> :black_small_square:
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**SciSciGPT和AI-Researcher网页版试用**
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两个都有开源版本，也都有在线网页形式可以体验，但定位和使用方式不一样。
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**SciSciGPT：**
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- 更偏向文献检索、科研数据分析和可视化。它可以连接API，在给定具体研究范围后，辅助完成自动检索、文献理解、数据库查询、数据分析和结果解释。
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- 不过，主要还是擅长科学学研究场景（分析论文、作者、引用等学术数据）、如果用到其他学科，可能需要调整数据源、关键词、分析流程和本地部署配置。
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- 可以借鉴“文献 + 数据 + 可视化”方面的流程，以及如何拆解分析任务。
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**AI-Researcher**
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- 网页版拆成了很多个模块，可以按研究阶段分别选择。包括：完整研究流程、文献综述、研究想法生成、方法设计、自动实验、数据分析、复现论文。使用过程也比较像对话式操作：输入研究问题或者上传资料，然后选择不同模块，让 Agent 按阶段生成结果。
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- 可以学习：不同阶段对应不同 Agent，各个模块之间怎样串联起来。后续结合开源代码进一步了解模块实现、提示词设计和工具调用方式。
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我们目前的研究也可以拆分成类似的子模块：文献基础 → 研究空白 → 七机制框架 → 变量设计 → 数据口径检查 → XGBoost / SHAP 实验 → 结果解释 → 治理建议。今天这两个比较偏向科研Agent系统，重点是学习它们如何拆分科研流程、设置分工协作。明天试一下academic-research-skills。
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## 一、工作内容概述
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## 二、了解学术研究 Agent
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近一年，学术 AI Agent 研究从单点辅助工具转向了“科研流程型 Agent”。主要覆盖文献检索、假设生成、代码实验、数据分析、图表生成、论文写作和自我评估等环节。
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### **（一）科研协作者类 Agent**
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**代表：SciSciGPT、Google AI co-scientist**
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强调在人类研究者主导下，AI 作为科研助手或协作者参与具体环节。主要帮助研究者完成文献理解、问题拆解、数据分析、结果解释和研究方案生成。
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#### 【**SciSciGPT**】
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**论文：SciSciGPT: advancing human–AI collaboration in the science of science**
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**发表期刊 | 年份：Nature Computational Science（2025 年 12 月）**
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解决的问题：论文认为，现在科研越来越依赖大规模数据和复杂计算方法，但这会带来很高的技术门槛。研究者可能有研究问题，但需要自己完成数据库理解、数据清洗、SQL 查询、代码分析、可视化和结果检查，效率低、门槛高。
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常规科研分析流程：文献检索 → 找数据 → 理解数据库结构 → 写 SQL / Python / R → 做统计分析 → 画图 → 检查结果 → 反复修改。
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#### **系统架构：5 大智能体协同**
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负责科学学领域文献检索、知识提取、综述生成与引用溯源的专业智能体，核心通过领域专属检索增强生成架构实现精准知识调用，降低大模型幻觉风险。
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**完整工作流程：**
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- 根据用户的研究问题，生成规范的检索问题
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- LLM 自动识别并应用元数据过滤条件，可限定仅检索文献的摘要、方法、结果、讨论等特定章节
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- 使用 HyDE（假设文档嵌入） 生成多个与问题相关的 “假设段落”
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- 用这些假设段落与SciSciCorpus（科学学文献库）中的文本片段进行向量相似度匹配
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- 对检索到的内容进行整合、归纳与解读，生成带学术引用的综述性回答
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**核心功能补充：**
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- 可根据问题需要，对摘要、方法、结果、讨论等不同文献片段进行分层检索，逐步深化理解。
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- 以真实文献检索结果为基础生成回答，增强内容的可追溯性和学术可靠性。
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HyDE（假设文档嵌入） = 先用 AI 编一段 “意思相近” 的假答案，再拿它去精准找到真文献。
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负责学术数据获取、数据结构理解、数据提取、数据清洗与标准化的专业智能体，核心对接学术数据库数据基础。
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**工作流程：**
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- 接收数据任务，明确需要哪些数据、范围与条件。
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- 自动读取并理解数据库的表结构，知道数据存放在哪张表、哪些字段。
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- 根据任务需求，自动生成对应的数据库查询语句，从 SciSciNet 中提取目标数据。
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- 对机构名称、作者名称、文献信息等进行统一标准化处理，避免因名称写法不同导致分析错误。
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- 完成数据清洗、去重、格式转换，生成可直接用于分析的干净数据。
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**功能补充：**
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- 能够处理千万级别的论文、引用、合作网络、机构关系等大规模学术数据。
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- 自动理解复杂的数据关系，不需要人工写查询语句或整理数据。
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负责数据统计分析、模型构建、代码自动编写与科研图表可视化的专业智能体，依托隔离安全的代码运行环境，完成从数据到科研结论的全流程计算工作。
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**工作流程：**
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- 接收指令，读取已清洗完成的规范数据。
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- 根据研究需求，自动选择合适的分析方法，包括描述统计、回归分析、网络分析、聚类分析、因果分析等。
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- 在安全隔离的代码沙箱环境中，自动编写可运行的代码，支持 Python、R、Julia。
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- 运行代码完成数值计算、指标提取、关系验证与规律挖掘，得到量化分析结果。
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- 根据数据特征与任务要求，自动生成专业科研图表，如合作网络图、双轴趋势图、分布对比图等。
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**功能补充：**
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- 无需人工编写代码，自动完成从数据到图表的全流程分析。
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- 支持复杂科研场景，可复现顶刊论文中的图表与统计结论。
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负责全流程质量检查、结果打分、问题诊断与改进建议的监督型智能体，通过多级评估机制保障整个科研流程可靠、准确、规范。
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**工作流程：**
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- 全程监控其他智能体的执行过程，在关键步骤完成后启动评估。
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- 开展**工具使用评估**：检查数据查询、文献检索、代码调用等操作是否正确、合理。
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- 开展**图表可视化评估**：检查图表清晰度、配色、标注、布局是否规范，给出优化建议。
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- 开展**整体任务评估**：检查整个子任务是否完整达成目标，方法选择是否科学。
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- 对每一项结果进行量化打分，根据分数判断是否通过、是否需要修正或重做。
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**功能补充：**
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- 自动纠错、自动提升结果质量。让系统具备自我修正能力，提升分析可靠性与学术严谨性。
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- 有效减少大模型错误、代码漏洞、图表不规范等问题。
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**对比：SciSciGPT、Google AI co-scientist**
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> [嵌入电子表格: Vz2Qs8XW3h6Yhwt2Er0c...]
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### **（二）端到端自动科研类 Agent**
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代表：AI-Researcher、Agent Laboratory
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- 尝试让 AI 从研究想法出发，自动完成文献检索、研究假设生成、实验设计、代码实现、结果分析、图表生成和论文初稿撰写等完整流程。
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- 这类研究更强调“科研流程自动化”，展示 AI 参与完整研究闭环的可能性，但目前仍以原型探索为主，不能直接替代研究者完成正式论文。
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#### 【AI-Researcher】
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整体目标是尽量自动完成科研流程。论文摘要中说，它覆盖从 **文献综述、假设生成、算法实现，到可发表论文准备** 的完整链路，并提出 Scientist-Bench 来评价自动科研能力。
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提供明确研究想法，AI 帮助执行
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只给参考文献，AI 自主生成想法并执行
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查资料 → 筛资料 → 找空白 → 生成研究想法
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想法设计 → 写成代码 → 跑实验 → 看结果 → 继续优化
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解释结果 → 组织论文结构 → 生成完整论文
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评价自动科研系统的产出质量：研究是否有创新性、实验是否充分、理论基础是否扎实、结果解释是否准确、论文写作是否清晰连贯
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**SciSciGPT和AI-Researcher网页版试用**
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两个都有开源版本，也都有在线网页形式可以体验，但定位和使用方式不一样。
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**SciSciGPT：**
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- 更偏向文献检索、科研数据分析和可视化。它可以连接API，在给定具体研究范围后，辅助完成自动检索、文献理解、数据库查询、数据分析和结果解释。
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- 不过，主要还是擅长科学学研究场景（分析论文、作者、引用等学术数据）、如果用到其他学科，可能需要调整数据源、关键词、分析流程和本地部署配置。
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- 可以借鉴“文献 + 数据 + 可视化”方面的流程，以及如何拆解分析任务。
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**AI-Researcher**
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- 网页版拆成了很多个模块，可以按研究阶段分别选择。包括：完整研究流程、文献综述、研究想法生成、方法设计、自动实验、数据分析、复现论文。使用过程也比较像对话式操作：输入研究问题或者上传资料，然后选择不同模块，让 Agent 按阶段生成结果。
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- 可以学习：不同阶段对应不同 Agent，各个模块之间怎样串联起来。后续结合开源代码进一步了解模块实现、提示词设计和工具调用方式。
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我们目前的研究也可以拆分成类似的子模块：文献基础 → 研究空白 → 七机制框架 → 变量设计 → 数据口径检查 → XGBoost / SHAP 实验 → 结果解释 → 治理建议。今天这两个比较偏向科研Agent系统，重点是学习它们如何拆分科研流程、设置分工协作。明天试一下academic-research-skills。
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