AutoScholarLoop

多智能体自动跑完选题到写论文全流程

AutoScholarLoop 是中科院计算机网络信息中心 AI 团队开源的多智能体自动科研循环系统，目标是把「找想法—做实验—写论文—审质量」整条科研链路自动化。它用多个智能体分工协作：一个负责从文献与数据中发现研究想法，一个负责设计并执行实验，一个负责基于真实证据撰写论文，还有审计智能体对产出做质量把关，并通过 Web 实时观察界面展示整个循环进展。相比只做单点任务的 AI 科研工具，它强调闭环和证据可追溯，让论文中的每个结论都能回溯到实验数据，降低大模型凭空编造的风险。项目用 Python 实现，适合研究者、AI 科研工具开发者以及想搭建自动化科研流水线的团队参考和二次开发，目前处于早期阶段，星标约 450。