AI Researcher

AI Researcher 是一个全自动 AI 研究智能体系统，它能接收一句研究目标（如“比较 LoRA 与全参数微调在小样本场景下的效果”），自动拆解为多个可执行实验，调度带 GPU 的隔离环境并行运行，并最终输出一篇结构完整、数据翔实的“论文风格”研究报告。

整个过程无需人工干预，从假设到结论，全部由 AI 自主完成。

如何工作？

1. 任务分解
   主智能体（Orchestrator）将用户输入的研究目标拆解为若干子实验，例如：数据准备、模型训练、推理评估、消融分析等。
2. 并行执行
   每个子实验由独立的研究子智能体执行，子智能体可启动一个带 GPU 的隔离沙盒（基于 Modal），在其中完成模型训练、推理或指标计算，确保实验环境干净、可复现。
3. 动态决策
   编排器根据中间结果判断是否需要补充实验（如增加基线对比、调整超参），实现闭环迭代式研究。
4. 报告生成
   所有实验结果汇总后，由大模型生成包含摘要、方法、结果、图表描述与讨论的完整报告，格式接近学术论文。

快速上手

只需一条命令即可启动 Web Notebook 界面：

python run_app.py

程序会自动：

• 安装缺失依赖
• 启动本地 API 与前端
• 打开浏览器窗口

首次运行时，若未配置密钥，界面会引导你输入并自动保存至 .env 文件。

所需配置

• 大模型 API（任选其一）
  • GOOGLE_API_KEY（用于 Gemini 3 Pro）
  • ANTHROPIC_API_KEY（用于 Claude Opus 4.5）
• GPU 沙盒（Modal）
  • MODAL_TOKEN_ID
  • MODAL_TOKEN_SECRET
    （用于启动带 GPU 的远程执行环境）

若仅想测试报告生成逻辑（无 GPU 实验），可跳过 Modal 配置，部分功能仍可用。

技术亮点

• 真·自动化研究：不止是“写报告”，而是能实际运行代码、训练模型、收集数据。
• 资源隔离：每个实验在独立沙盒中运行，避免污染与冲突。
• 灵活模型选择：支持 Gemini 3 Pro 与 Claude Opus 4.5，通过 Web 界面或命令行切换。
• 本地友好：前端与 API 均可本地运行，敏感研究无需上云。

适用场景

• 快速验证研究想法（如新损失函数、架构变体）
• 自动化消融实验与超参扫描
• 为论文初稿生成实验基线与数据
• 教学演示：展示 AI 如何“自主科研”