MAESTRO

如果你经常处理大量文献、撰写深度报告，或在团队中协作推进研究项目，你可能早已意识到：当前大多数 AI 工具在复杂研究任务中缺乏结构、透明度和控制力。

MAESTRO是一款可在本地硬件上完全自托管的 AI 研究平台，专为学者、分析师、开发者和内容创作者设计，支持多用户协作，致力于将 AI 融入严谨、可审计的研究流程。

从问题定义到最终报告生成，MAESTRO 不依赖单一模型“猜意图”，而是通过一套结构化的多代理系统，自动化完成规划、调研、反思与撰写全过程。

整个过程可追溯、可审查、可定制——真正把控制权交还给研究者。

一种新的研究方式：从“提问-回答”到“协作研究”

传统 AI 工具通常止步于“你问，它答”。而 MAESTRO 的目标是成为你的研究协作者。

你只需：

1. 提出研究问题
2. 上传相关文档（PDF、技术论文、报告等）
3. 设定研究范围与深度

接下来，一个由多个 AI 代理组成的“研究团队”将启动工作：分工协作、交叉验证、迭代优化，最终交付一份结构完整、引用清晰的研究报告。

这个过程不是线性的，而是模拟人类研究者的批判性思维路径——不断提问、验证、修正。

核心功能：让研究更系统、更可控

📚 统一管理文档库

将你的 PDF 文献集中存储在本地文档库中。MAESTRO 使用优化的 RAG（检索增强生成）管道，专为学术与技术文档设计，确保 AI 能精准提取关键信息。

支持批量导入、元数据提取与全文索引。

🗂️ 创建文档组，聚焦研究主题

为不同项目创建独立的文档组。例如：

• “大模型安全评估”项目组
• “气候政策比较”资料集

这样可引导 AI 仅从指定资源中获取信息，避免干扰，提升研究准确性。

🔍 聊天驱动，灵活交互

通过自然语言对话发起研究任务：

“比较 Transformer 与 State Space Models 在长序列建模中的优劣，并引用我上传的五篇论文。”

系统会自动生成研究计划，并开始执行。

也可随时提问获取快速洞察，或让写作助手帮你起草段落、总结发现。

🧠 多代理协同，分工明确

MAESTRO 并非单一模型，而是一个由多个专业 AI 代理构成的协作系统。每个代理各司其职：

这种分工机制，使研究过程更具系统性与可验证性。

研究流程：不是一次生成，而是反复打磨

MAESTRO 的核心优势在于其迭代式研究机制，模拟真实研究中的“探索-反思-修正”循环。

🔁 研究-反思循环

1. 研究代理完成首轮资料收集
2. 反思代理介入评估：
   • 是否存在证据空白？
   • 来源之间是否冲突？
   • 是否出现新线索需要跟进？
3. 若发现问题，触发新一轮研究，甚至调整原始计划

这一过程动态进行，复杂主题可经历多次迭代，直到证据充分、逻辑闭合。

✍️ 写作-反思循环

报告撰写同样非一稿定音：

1. 写作代理根据 ResearchNotes 生成初稿
2. 反思代理审查：
   • 论点是否清晰？
   • 逻辑是否连贯？
   • 是否忠实于原始证据？
3. 返回修改，直至达到质量标准

最终输出的不仅是文本，更是可追溯的研究链条。

完全透明：你能看到 AI 是怎么“想”的

许多 AI 工具输出结果却不解释过程。MAESTRO 正好相反。

你可以在界面上查看：

• AI 生成的研究大纲
• 每条引用的来源文档与位置
• 研究代理的探索路径
• 反思代理的评审意见
• 任务执行的实时日志

所有中间产物（如 ResearchNote）均可审查，确保结果可信、可复现。

自托管设计：数据不出内网，隐私与安全优先

MAESTRO 支持100% 本地部署，所有数据保留在你的服务器上。

✅ 支持私有化模型接入

• 可配置使用本地运行的大语言模型（如 Llama 3、Qwen 等）
• 兼容 OpenAI API 格式，便于切换后端
• 无需将敏感文档上传至第三方服务

🔍 隐私搜索集成

网络搜索通过 SearXNG 实现——一个开源、无追踪的元搜索引擎，可部署在本地，避免暴露查询行为。

这意味着：从文档分析到网络检索，整个研究流程可在封闭环境中完成。

技术架构：现代、解耦、易部署

MAESTRO 采用模块化设计，便于维护与扩展。

🐳 快速启动

只需具备以下条件即可部署：

• Docker 与 Docker Compose
• Git（用于克隆仓库）
• 推荐配备 NVIDIA GPU（提升推理速度）
• 约 5GB 磁盘空间（首次运行自动下载模型）

首次启动后，系统将自动拉取所需模型并初始化服务。

高级用户可通过 CLI 工具执行批量文档导入、用户管理等操作。详细说明见项目文档中的 DOCKER.md。

许可模式：开源与商业并行

MAESTRO 采用双重许可策略：

• 开源版：遵循 GNU AGPLv3 许可，可自由使用、修改与分发
• 商业版：为无法满足 AGPL 要求的企业提供独立授权，支持私有部署与技术支持

如需商业授权，请联系项目维护者。

谁适合使用 MAESTRO？

• 学者与研究生：快速综述文献，生成开题报告或论文初稿
• 政策分析师：整合多方资料，输出结构化评估报告
• 技术团队：研究新技术方案，生成内部技术白皮书
• 独立作者与记者：深入调查议题，确保信息来源可追溯

它不是替代思考的“黑箱”，而是增强研究能力的“显微镜”。