forest

把长周期科研做成可检查可改向的证据图

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 38 🐛 待处理 12 👀 关注 9
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 326
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,无官网定价信息

项目预览

forest 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mikamikasuki
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,无官网定价信息
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Python
技术栈/模型ai-agents,ai-scientist,automated-research,autoresearch,llm-agents,research
GitHub 星标★ 326
上线时间2026-09-29 00:00:00
代码更新2026-10-23
仓库体积74.9 MB
本站数据更新2026-10-24
维护状态活跃
收录时间2026-10-24
浏览次数1

项目介绍

forest 是一个面向长周期科学研究的 AI 研究智能体框架。它针对科研自动化中证据易丢失、错误逐步累积、研究目标容易偏移的痛点,把整个研究流程组织成一张可编辑、可检查的图:智能体在图上游走,探索想法、阅读文献、形成假设、执行真实实验、分析结果、修正路线,最终产出完整论文。所有结论、图表与论断都链接到对应证据,用户可以随时查看、分叉、重定向任意节点,从而在长时间跨度上保持研究链条可追溯。项目用 Python 实现,属于 AI 智能体与自动化科研方向,适合需要让模型承担多步骤、长流程科研任务的开发者与研究者参考。

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 2026-10-24 · 当前星标 ★ 326

核心亮点

  • 以可编辑图组织研究全流程,每个论断和图表都能回溯到证据,缓解长任务中的证据丢失
  • 支持在任意节点分叉和重定向,便于对比不同研究路径而非线性重跑
  • 覆盖从文献阅读、假设生成到真实实验执行与论文撰写的完整闭环

不足之处

  • 项目处于早期,星标约 326,生态与稳定性有待观察
  • 长周期实验依赖外部环境与算力,实际运行成本较高
  • 文档与社区规模尚小,遇到问题可参考的资料有限

适用场景

  • 自动化科研流程的原型验证与教学演示
  • 需要多轮假设—实验—修正的课题探索
  • 对研究结论做证据溯源与路径对比的审计场景

替代项目

AI-Scientist、Agent Laboratory、OpenHands

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