Paper-Agent 是智能体领域的开源项目，由 Tswoen 开发，2025 年首次发布。
它收录于智能体分类，该分类目前共有 2,517 个项目，GitHub 星标数为 467。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-24。本地部署，完全免费。
它主要面向的使用场景是：科研人员快速了解一个新研究方向的全貌。同类可对比的替代方案包括 Semantic Scholar、ResearchRabbit、Elicit。
Paper-Agent
说句话就能自动搜论文、做调研，省下半天文献筛选时间
Paper-Agent 是一个面向科研人员和学生的智能论文检索与调研工具。它基于多智能体协作架构（LangGraph），通过自然语言处理技术理解用户的检索意图，自动在多个学术平台执行搜索，并对返回的论文进行内容分析和总结。项目解决了传统学术搜索中关键词匹配不精准、信息分散、筛选耗时的问题，核心能力包括自然语言查询、多平台集成、自动文献分析以及结构化的调研报告生成。用户只需描述研究主题，Paper-Agent 即可规划搜索策略、调用工具获取文献、提炼关键信息，并输出综合性的调研结果，从而显著提升文献回顾和学术写作的效率。
开源
free
搜索知识
GitHub 星标
★ 467
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类搜索知识
开发团队Tswoen
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，本地部署，完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Python
技术栈/模型agent,agents,ai,autogen,chroma,langchain,llm,multi-agent,paper-agent,python,rag
GitHub 星标★ 467
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-09-01 00:00:00
最近更新2026-09-24 00:00:00
维护状态活跃
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3
使用教程
核心亮点
- 多智能体协作架构，能自动拆解复杂检索任务并规划搜索步骤
- 集成多个学术平台，避免在多个网站间手动切换和重复搜索
- 基于自然语言查询，降低检索门槛，支持模糊意图理解
不足之处
- 早期项目，功能完整性和稳定性有待验证
- 文档/社区待观察
适用场景
- 科研人员快速了解一个新研究方向的全貌
- 学生撰写文献综述时自动收集和初步分析相关论文
- 导师或团队进行项目立项前的学术调研
替代项目
Semantic Scholar、ResearchRabbit、Elicit
项目介绍
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