AgentReview

用LLM多智能体模拟同行评审，自动生成结构化审稿意见

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署对话助手 🍴 复刻 89 🐛 待处理 2 👀 关注 65

访问官网 ↗ GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 718

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署，无付费版本。

项目预览

AgentReview 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手

开发团队Ahren09

官网地址https://agentreview.github.io

GitHubhttps://github.com/Ahren09/AgentReview

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署，无付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型agent,chatgpt,computational-social-science,deep-learning,emnlp,emnlp2024,gpt-4,gpt-4o,large-language-models,llm,machine-learning

GitHub 星标★ 718

上线时间2024-09-29 00:00:00

代码更新2026-05-10

仓库体积2.7 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数4

项目介绍

AgentReview 是 EMNLP 2024 主会议 Oral 论文的官方实现，旨在用大语言模型智能体模拟学术同行评审过程。它解决传统同行评审中效率低、主观性强、反馈质量不稳定等问题，通过多智能体协作框架，让多个 LLM 代理分别扮演不同角色的评审人，对论文进行多维度、多轮次的审阅和讨论，最终生成结构化的评审意见。核心能力包括：基于 GPT-4/GPT-4o 的智能体编排、模拟真实评审流程的对话机制、支持自定义评审维度和标准，以及输出可解释的评审报告。项目代码以 Jupyter Notebook 形式提供，便于研究者复现实验和扩展应用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 718

技术标签

agent chatgpt deep-learning gpt-4 gpt-4o

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶约 50 分钟部署方式：本地安装 4 步

环境要求

Python 3.10+
模型 API Key
论文文本

安装与启动步骤

1克隆仓库

用多 agent 模拟学术同行评审的研究项目。
```
git clone https://github.com/Ahren09/AgentReview.git
```
2装依赖

requirements 里有模型客户端与统计库。
```
pip install -r requirements.txt
```
3准备论文数据

按仓库格式准备待评审文本，字段缺失会中断流程。
4跑评审链路

先用一篇论文跑通，观察不同角色的评审意见差异。
```
python run_paper_review_cli.py
```