EvoScientist

让AI科学家团队自动迭代,加速你的科研产出

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 350 🐛 待处理 55 👀 关注 47
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 4938
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

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

项目数据

分类智能体
开发团队EvoScientist
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai-agent,ai4science,multi-agent-system,vibe-research
GitHub 星标★ 4938
上线时间2026-01-26 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积35.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

EvoScientist 是一个面向科研场景的自进化多智能体框架,旨在将科研流程自动化。它通过多个 AI 智能体协作,模拟科学家的研究过程,包括文献调研、实验设计、数据分析、论文撰写等环节。项目核心解决科研人员重复性工作繁重、研究效率低下的问题,利用大语言模型和强化学习机制,让智能体在迭代中不断优化研究策略。其核心能力包括:多智能体协同任务分解、基于反馈的自我进化算法、以及支持自定义科研工作流。项目采用 Python 编写,技术栈涵盖 AI Agent、多智能体系统,并强调“Vibe Research”理念,即通过动态调整研究节奏和方向来提升产出。目前处于成长阶段,社区活跃,适合对 AI4Science 感兴趣的开发者。

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 ★ 4938

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 7 步

环境要求

  • Python 3.11 及以上,且低于 3.14
  • 推荐使用 uv 或 conda 管理依赖与虚拟环境
  • 至少一个 LLM 服务商的 API Key(如 ANTHROPIC_API_KEY、OPENAI_API_KEY)
  • 使用浏览器 WebUI 或部分 MCP 服务时需 Node.js 24 LTS(提供 npx)
  • 使用容器方式需本机已安装 Docker

安装与启动步骤

  1. 1安装 uv 工具

    README 推荐用 uv 管理依赖。若已装 uv 或想用 conda/PyPI,可跳过这一步。安装后可用 uv --version 检查。

    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  2. 2安装 EvoScientist

    通过 uv 以工具形式全局安装,安装完成后即可使用 EvoSci / EvoScientist 命令。升级用 uv tool upgrade EvoScientist。

    uv tool install EvoScientist
  3. 3源码开发安装

    需要改代码或参与开发时用这种方式:克隆仓库并同步开发依赖,随后可启用 pre-commit 钩子。普通使用跳过此步。

    git clone https://github.com/EvoScientist/EvoScientist.git
    cd EvoScientist
    uv sync --dev
    uv run pre-commit install
  4. 4配置 API Key

    运行交互式向导,依次完成服务商选择、密钥校验、模型选择和工作区模式设置;订阅制 CLI 编码助手也支持 OAuth 登录。

    EvoSci onboard
  5. 5启动交互模式

    直接运行进入默认 TUI 交互界面。想看全部参数用 EvoSci -h;单次提问可用 EvoSci -p "你的问题"。

    EvoSci
  6. 6可选:启用 WebUI

    把 UI 后端持久设置为 webui 后启动,会在同一终端起 LangGraph 服务并打开浏览器界面。前端端口须与 langgraph dev 端口不同。

    EvoSci config set ui_backend webui
    EvoSci
  7. 7可选:Docker 运行

    拉取官方镜像运行,需先准备 .env 存放 API Key;workspace 目录必须让 UID 1000 可写。iMessage 通道在容器内不可用。

    docker run -it --rm \
      --env-file .env \
      -v "$(pwd)/workspace:/workspace" \
      -v evosci-data:/home/evosci/.evoscientist \
      ghcr.io/evoscientist/evoscientist:latest

关键配置

配置项必填说明示例
ANTHROPIC_API_KEY是LLM 服务商密钥,至少配置一个服务商的 Keysk-ant-xxxxxxxx
OPENAI_API_KEY否可选的另一家 LLM 服务商密钥sk-xxxxxxxx
ui_backend否设置 UI 后端,webui 时启动浏览器工作台webui
webui_port否WebUI 前端端口,须与 langgraph dev 端口不同4800

如何确认成功

运行 EvoSci 出现交互式 TUI 界面即成功;WebUI 模式浏览器打开 http://localhost:4716 可访问。

常见问题

Q:Python 版本有什么要求?

A:需要 Python 3.11 及以上且低于 3.14;用 Docker 镜像则自带 Python 3.11,无需本机安装。

Q:WebUI 打不开或一直加载?

A:需 Node.js 24 LTS 提供 npx,首次启动要联网下载 @evoscientist/webui。默认访问 http://localhost:4716。

Q:Docker 里工作目录写入报权限错误?

A:镜像以非 root 用户 evosci(UID 1000)运行。可执行 chown -R 1000:1000 ./workspace,或加 --user "$(id -u):$(id -g)" 运行。

Q:容器里能用 iMessage 通道吗?

A:不能。iMessage 依赖 macOS 的 Messages.app 和 imsg CLI,需在 macOS 上直接运行 EvoScientist。

Q:哪些能力镜像里没有自带?

A:stt(faster-whisper)、oauth(ccproxy-api)以及写论文用的 TinyTeX/LaTeX 需自行基于镜像派生安装。

注意事项

  • WebUI 不显示 CLI/TUI 的历史聊天记录,-p 与 --resume 会回退到经典 CLI 模式。
  • 容器方式会把智能体的 shell 访问限制在显式挂载的卷内,未挂载路径不可写。
  • 修改 webui_port 时必须与 langgraph dev 端口不同,否则端口冲突。
  • 消息通道(Telegram/Discord/Slack/微信/QQ/飞书)需额外安装对应依赖,如 uv pip install "EvoScientist[telegram]"。

核心亮点

  • 多智能体协作模拟真实科研流程,覆盖从文献到写作全链路
  • 内置自我进化机制,智能体可根据实验结果自动优化研究策略
  • 支持自定义工作流,灵活适配不同学科研究需求

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 对计算资源要求较高,可能不适合个人研究者轻量使用

适用场景

  • 科研人员自动化文献综述和实验设计
  • 跨学科团队快速验证研究假设
  • 教育场景中模拟科研过程,辅助教学

替代项目

AutoGPT、MetaGPT、ChemCrow

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