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AMD 推出的科研 AI“Agent Laboratory”； Agent Laboratory的使用步骤
AMD 推出的科研 AI“Agent Laboratory”1. **核心功能与优势** - **一站式科研流程**：由 LLM 驱动，涵盖**文献综述、实验、报告**撰写三个阶段。 用户只需提供科研想法和笔记，就能快速获得**研究报告和代码**，相比以往自主研究方法节省 **84%的研究费用**，凸显其高效性和经济性。 Agent Laboratory的使用步骤使用Agent Laboratory的步骤如下：1. 设置并激活Python虚拟环境： - `python -m venv venv_agent_lab`设置虚拟环境。 在使用过程中，Agent Laboratory会通过多个智能体协作完成整个科研流程，包括文献综述、实验设计和报告撰写等阶段。
74921编辑于 2025-01-14 【Multi-agent】智能科研助手实战项目
从 0 组建你的 AI 科研小队：Multi-Agent 帮你做文献调研 + 实验规划✍ 前言很多科研工作者肯定都吐槽过：「文献太多看不完、实验方案想不清楚、写总结又很痛苦。」 但反过来想：这些事情，其实都可以拆成一堆「标准化的小任务」，非常适合交给 Multi-Agent AI 科研小队 来做。 这篇就带你搞一个科研向 multi-agent 实战项目：场景： 想做一个「CLIP 在伪造检测 / 多模态安全」方向的小综述 + baseline 实验规划；目标： 让一组 Agent 帮你：自动搜集相关论文 于是，我们就可以设计一个 科研 Multi-Agent 小队： PaperHunterAgent：文献猎手 PaperAnalystAgent：论文分析师 ExperimentPlannerAgent： ；最后整合成科研笔记。
85810编辑于 2025-11-22【Multi-agent实战】LangGraph 实现可视化的科研 Multi-Agent实战项目
用 【Multi-agent实战】LangGraph 实现可视化的科研 Multi-Agent实战项目✍ 前言上一篇我们搞了一个「科研 Multi-Agent 小队」：Supervisor 当老板；PaperHunter 这一篇，我们就把上一篇的科研 Multi-Agent —— 迁移到 LangGraph 上，用“图”的方式组织 Agent。 一、为什么要用 LangGraph 来做 Multi-Agent？ 二、先定义一个科研 State：所有 Agent 共用先设计共享状态，让各个 Agent 不再传一堆杂七杂八的字符串，而是：所有中间结果都挂在一个 state 上，像一个「科研项目黑板」。 系统，比如科研流水线、商用流程自动化；我这个科研项目里，两者是配合使用的：某些 Node 内部仍然用 LangChain Agent（比如 PaperHunter 里用带工具的 Agent）；LangGraph ✅ 七、小结这一篇，我们做了几件事：把「科研 Multi-Agent」升级成了一个 LangGraph StateGraph；定义了一个 ResearchState，让所有节点共享一个“科研黑板”；用
1.2K10编辑于 2025-11-22Single Agent 和 Multi-Agent 究竟怎么选，用科研助手 + 基金分析两个实战项目带你分析
一、最小 Single Agent：日期 + 天气问答，为啥没必要 Multi-Agent？ 二、科研助手：从 Single Agent 疯狂长 Prompt，到 Multi-Agent 拆节点接下来我们做一个稍微「真实」一点的科研项目——论文调研助手。 , load_paper_pdfSYSTEM_PROMPT = """你是一个科研助手，擅长帮用户做论文调研和实验规划。 llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0.3) prompt = f"""你是一个帮助设计实验计划的科研助手。 ", data_agent_node) g.add_node("analysis_agent", analysis_agent_node) g.add_node("advice_agent"
65410编辑于 2025-11-23科研型的Agent 报告引用越多，越要查它有没有“伪证据链”
科研和技术调研里，最麻烦的报告往往引用很多。链接能打开，DOI看着正规，段落后面挂着参考文献。 左侧是格式漂亮但来源混杂的报告，右侧是每个判断都能追到DOI、PMID或OpenAlexID的证据链OpenAIDeepResearch让大众看到“多步检索+引用报告”的体验；GoogleAIco-scientist把焦点推向科研假设生成 漂亮引用最容易掩盖错配科研证据有层级。随机对照试验、队列研究、系统评价、机制实验、预印本、观点文章、新闻解读，不能放在同一格里。 科研场景要把审计压到句子级：每个强判断对应哪篇文献、哪张表、哪个实验设置、哪个结论段；对应不上，就降级或删除。
9510编辑于 2026-05-11从“文献深渊”到“灵感自由”：切问学术定义科研AI Agent新高度
近日，由复旦大学自然语言处理实验室（FudanNLP）张奇教授团队打造的学术AI Agent切问学术（WisPaper中文版）发布全新升级，全自动实验设计与执行功能正式上线，实现了诸多原子能力的闭环。 从传统科研“七步马拉松”到“智能体自动驾驶”，这款全链路科研加速器让硕博研究生、青年学者、科研人员彻底告别重复性体力劳动，回归科研的核心：灵感与思考。 50倍，让科研人不再为“找对方向”发愁，彻底避免因调研不足导致的科研失误。 范式革命：从串行科研到并发探索，加速科技突破临界点 切问学术带来的不仅是科研效率的百倍提升，更是一场科研范式的革命。 如今，切问学术已正式上线，作为WisPaper的中文版，它已在海外收获30余个国家超10万用户的认可，此次升级更是让其成为国产学术AI Agent的标杆。
47010编辑于 2026-04-10- 来自专栏钱塘大数据
“奴才式科研”是中国科研圈的毒瘤
▲ 题图：第五届索维尔会议参加者合影（1927年） 本文原系某国家级科研机构负责人的自述，在作者看来，中国科研表面上看起来一片繁荣，实际深藏危机，如果继续跟班式搞科研，中国科研就没戏了。 我身边一些做科研的朋友，其实也都做得挺顺，但当大家在一起聊天、喝酒，到了最后比较酣畅的时候，就会发出同样的感慨、产生深深的忧虑：如果再这么玩下去，中国的科研就没戏了。 目前中国的科研看起来很繁荣、很热闹，但是你如果静下心来，把中国的科研放到世界竞争的大格局里，站在科技发展的大视野上回望，就会发现：不管是基础研究的理论、还是在重大技术的突破，你能看得见的中国人有谁？ 我认为，制约我国科学研究的，是流行的科研方式——跟班式科研，说的恶心一点，是奴才式科研。 更可悲的是，由于这种研究方式发文章快、“效率高”，其从业者甚至很快成为科研价值的评判者，并将“从文献缝隙里找方向、以文章数量与引用为标准”等作为科研工作的正途。
2.5K30发布于 2018-10-26 - 来自专栏科研猫
【科研猫·绘图】高级科研做图 – AI入门
当然，有些工作做得特别出色的，杂志编辑会推荐科研做图润色。 所以，学好科研做图，可以为我们文章加一层buff，战斗力提升一个档次哦~ 那么，先让我们欣赏一下优秀的文章中的图吧~ 这是一篇发表在NATURE BIOTECHNOlOGY上的文章，排版紧凑，图片形式涉及点图 对其操作在我们科研绘图中是非常常用的，可能很多人都停留在手动对齐以及目测对齐的水平上，其实是很不规范的操作！ AI中的对齐工具非常简单，选择这两个对象，然后选择垂直对齐即可。 当然了，科研做图，绝非一朝一夕之事，各位一定要勤加练习，多阅读高质量的文献，才能做出一眼让人看到就觉得非常惊艳的图。科研是一条漫长的图，一篇优秀的文章，既是科学的积淀，也是艺术的结晶。
2.8K51发布于 2019-10-08 - 来自专栏生信喵实验柴
科研文献绘图
曼哈顿图（manhattan plot），是一种类似曼哈顿摩天大楼排列的一种展示图。如下图所示。
1.4K10编辑于 2022-10-25 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
现代科研指北，科研新人的避坑指南！
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 “为什么越来越多博士逃离科研”这个话题是知乎上的热门话题，答题的人很多，关注的人更多，浏览量非常大。 北京大学原子核物理女博士去竞聘城管岗位引得社会各界热议，大家纷纷说着博士为什么不做科研？现在都这么卷了吗，博士也要来抢普通人的工作了吗？ 其实不管是主动逃离的，还是被动选择的，每年毕业的博士中都有很多不会留在学术圈，不会继续做科研。 如果你想了解更多的科研话题，《现代科研指北》这本书不容错过。 、硕士/博士研究生及高校青年教师作为科研入门读物或工具书阅读，也可作为非科研从业人员了解现代科研现状的参考书。
76740编辑于 2022-09-20 - 来自专栏二猫の家
科研绘图配色
04 参考顶刊论文配色 对于科研绘图，一个很好的学习途径是从top论文中观摩学习。多总结好的论文配图的共性，比如展示某类数据时，通常采用哪种图表，哪些色系。 基于操作简便和美观的两个原则，小编从中选取了最适合绘图的五个网址进行详细介绍，做科研收藏这五个网址足够啦。其余配色网站只进行了简单汇总，大家有时间也可以点开试试。
6K10编辑于 2023-11-30 - 来自专栏天意云&天意科研云&天意生信云
斯坦福华人团队发布首个通用生物医学AI Agent，科研界有自己的Manus！
相关研究成果以《Biomni: A General-Purpose Biomedical AI Agent》为题在bioRxiv预印本平台发表，并在biomni.stanford.edu免费开放使用。 Biomni网址：https://biomni.stanford.edu 一站通用，全模型无缝切换 天意科研AI平台是一家专门针对国内科研人的宝藏站点，提供一站式AI大模型辅助服务。 天意科研云：ai.dftianyi.com 科研场景优化 ✅️【高效】针对科研核心场景进行专业化适配 ✅️【省心】跨模型上下文记忆 ✅️【稳定】云端计算资源调度（国家级大数据中心支持） 平台背景 平台自 2023年创建以来 已拥有6w+科研用户， 服务超过500+家高校、单位。 与华为云、移动云、易基因等知名企业达成战略合作，项目交付5000+ 已组建千人硕博科研交流社群
96310编辑于 2025-06-19 - 来自专栏服务端技术杂谈
为了Agent而Agent？
主要讲的是如何选取Agent主流框架的逻辑。 讨论了两种路径，workflows和agent。 我理解大概率是为了Agent而Agent所找的一个所谓具有代表性的例子吧。 而且你现在用Agent，未来扩展性也是一个问题。 业务想要扩展一个新的场景逻辑，你敢直接用Agent承接吗？ 有人说，我们会在Agent上线之前，充分评估模型，确保Agent可以适配新的业务场景需求。 但是业务不会等你Agent ready之后再开量啊。 而Agent更适合人机协作，比如AI Coding或其他chatbot，因为有个人在旁边可以为Agent的不可控进行兜底。 大家用Agent的目的很多时候并不是从第一性原理出发，很多时候都是为了Agent而Agent，想一想Agent真的比workflow好吗？
20810编辑于 2026-03-11 - 来自专栏自学气象人
【科研利器】进程管理
中断是系统用来影响硬件设备请求的一种机制，它会打断进程的正常调度和执行，然后调用内核中的中断处理程序来影响设备的请求
1.3K20编辑于 2022-11-14 - 来自专栏北野茶缸子的专栏
好物分享17-科研巡礼01-科研第零课：关于科研入坑的学习资源
1-科研新手全面入坑指南 科研新手全面入坑指南 - 少数派 (sspai.com)[1]作者：天津师范大学管理学院副教授、硕士研究生导师 王树义（少数派 ID「玉树芝兰」）[2] 这本书算是我的科研启蒙 不过看完这本书，才算知道，原来科研可以这么做。 真的是”双脚离地了，聪明的智商又占领高地了。 2-现代科研指北 现代科研指北 (bookdown.org)[3]作者：于淼 如果说，上面那本书是科研者入门指南。那这本书就是科研者的入门圣经。其介绍的内容不仅仅限于如何做科研这件工具化的事情。 随着知识经济的发展，企业工业学业的界限在某些行业逐渐模糊了，特别是在科技服务行业，许多有博士头衔的大佬并不是直接从事科研本身，而是为科研服务（以某种产品的形式）。 /u/a5xddvxl/updates [3]现代科研指北 (bookdown.org): https://bookdown.org/yufree/sciguide/ [4]读《现代科研指北》|| 或谈谈硕博生活要则
1.1K21编辑于 2021-12-17 - 来自专栏小汪Waud
科研术语扫盲：Contributed by
我们以“PNAS”和“Contributed by”作为关键词在谷歌上检索，就能直接跳转PNAS Submissions Contributed by NAS Members[1]的官方介绍。
75420编辑于 2023-11-17 - 来自专栏小汪Waud
科研术语扫盲：opportunistic
我第一次关注到这个词是在文章 Root hair mutations displace the barley rhizosphere microbiota 中， 文章提到 “Of note, the ‘reduced-complexity’ communities inhabiting the rhizosphere of root hair mutants were clearly distinct from both the corresponding wild-type and bulk soil profiles, suggesting that these communities are the likely result of a perturbation of the host recruitment signals rather than an opportunistic colonization by the soil biota.”
48940编辑于 2023-09-18 - 来自专栏生信菜鸟团
科学界接下来应该会有很多基于 AI Agent 开发出来的科研工具
Keywords artificial intelligence; AI agent; biomedical discovery; large language models; foundation models; agent systems Introduction Para_01 人工智能（AI）的一个长期目标是开发能够做出重大科学发现、自主学习和自主获取知识的AI系统。 Multi-agent AI systems 多智能体人工智能系统 Para_02 基于 LLM 的代理通过自回归 LLM 方法实现，通过模仿训练数据集中的观察行为来获得规划和推理等技能。 Agent-human interaction modules 代理-人类交互模块 Para_04 科学家与人工智能代理之间的互动通过合作交流和生物知识建模将科学目标与人工智能代理同步。 Multi-agent interaction 多智能体交互 Para_04 多代理交互支持解决单个代理独立操作无法完成的复杂目标。
93010编辑于 2024-11-23 - 来自专栏机器之心
科研智能体「漫游指南」—助你构建领域专属科研智能体
doi.org/10.36227/techrxiv.175459840.02185500/v1 仓库地址：https://github.com/gudehhh666/Awesome_Scientific_Agent.git 图 1｜科研智能体对于科研过程全生命周期的介入 科研智能体分级策略 图 2｜科研智能体分级示意 根据构建策略与其能力边界的等级划分，科研智能体被我们分为三个等级： Agent as Assistant： Agent as Partner：该等级的智能体较 Assistant 最大的飞跃便是充分集成各类工具以实现自身能力的跃迁。 Agent as Avatar：该等级智能体侧重于多个维度的能力增强，其具备了强大的推理能力、深度记忆和强协作能力，能够在科学研究的各个阶段提供全面支持。 图 3｜不同等级科研智能体汇总 从头构建科研智能体 本综述凝练了科研智能体的构建过程，从头构建科研智能体的工作流主要为知识组织、知识注入以及工具集成三个部分构成。
60810编辑于 2025-09-02 - 来自专栏光城(guangcity)
科研Latex正确姿势
科研Latex正确姿势 0.说在前面 1.markdown+latex2.office+latex2.1Aurora安装2.2开始使用 0.说在前面 前段时间，在写机器学习论文公式的时候发现太low了，
92320发布于 2019-09-20
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