LatteReview

用AI代理自动化文献综述，低代码快速完成系统筛选与提取

LatteReview 是一个低代码 Python 包，旨在通过 AI 代理自动化系统文献综述流程。它解决了传统文献综述耗时、费力且容易遗漏关键信息的问题，利用大语言模型（LLM）驱动的代理来执行筛选、提取和总结等任务。核心能力包括：基于自然语言指令配置综述流程，支持多阶段流水线（如检索、筛选、数据提取），提供与主流文献数据库的集成接口，并输出结构化结果。用户无需编写复杂代码，即可快速构建可复现的文献综述工作流，适用于学术研究、医学循证和商业情报分析等场景。项目处于早期阶段，但设计理念清晰，有望显著提升文献综述的效率与质量。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 121
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队PouriaRouzrokh
所属国家
官网地址https://pouriarouzrokh.github.io/LatteReview
GitHubhttps://github.com/PouriaRouzrokh/LatteReview
定价模式free
价格说明开源Python包，本地部署，完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型ai,deep-learning,large-language-models,multi-agent,multi-agent-systems,multiagent,review,review-tools
GitHub 星标★ 121
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-12-10 00:00:00
最近更新2026-09-08 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2

使用教程

核心亮点

  • 低代码设计，通过配置而非编程即可构建综述流程，上手门槛低
  • AI代理驱动，自动化筛选和提取，大幅减少人工阅读和标注时间
  • 流程可复现，支持多阶段流水线，适合需要严谨方法的系统综述

不足之处

  • 项目处于早期阶段（119星），文档和社区支持尚待完善
  • 依赖LLM API，可能产生调用成本，且对长文本处理有token限制

适用场景

  • 学术研究者进行系统文献综述时快速筛选和提取关键信息
  • 医学领域循证实践，自动化整理临床试验和研究成果
  • 企业技术情报团队分析行业报告和专利文献

替代项目

ASReview、RobotReviewer、Colandr

项目介绍

LatteReview 是自动化工作流领域的开源项目，由 PouriaRouzrokh 开发，2024 年首次发布。

它收录于自动化工作流分类，该分类目前共有 503 个项目，GitHub 星标数为 121。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-08。开源Python包，本地部署，完全免费。

它主要面向的使用场景是：学术研究者进行系统文献综述时快速筛选和提取关键信息。同类可对比的替代方案包括 ASReview、RobotReviewer、Colandr。

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