AutoResearchClaw

在 AI 加速科研发现的今天，AutoResearchClaw 是一个端到端的自主研究代理系统，能够将一个简单的研究主题转化为一篇完整的、符合 NeurIPS/ICML/ICLR 标准的学术论文。

它不仅自动化了文献综述、实验设计、代码生成与执行、统计分析到论文撰写的全过程，更通过多层验证机制和硬件感知沙箱，确保了研究的真实性、可复现性与严谨性。无论是完全自主运行，还是通过 Co-Pilot 模式进行关键决策引导，AutoResearchClaw 都为你提供了前所未有的科研辅助体验。

核心亮点：严谨与智能并重

1. 零幻觉引用与四层核查

• 真实来源：所有参考文献均来自 OpenAlex、Semantic Scholar 和 arXiv。
• 四层验证：
  1. arXiv ID 校验
  2. CrossRef/DataCite DOI 匹配
  3. Semantic Scholar 标题比对
  4. LLM 相关性评分
• 自动清理：任何无法验证或无依据的引用将被自动删除，彻底杜绝“幻觉引用”。

2. 硬件感知沙箱与自修复实验

• 自动检测：识别 NVIDIA CUDA、Apple MPS 或纯 CPU 环境，动态调整代码生成策略。
• 沙箱执行：在隔离环境中运行实验，具备 AST 验证、NaN/Inf 快速失败机制。
• 自修复循环：实验失败时自动诊断并修复代码，最多进行 10 轮迭代优化，确保产出有效数据。
• 反数据捏造：VerifiedRegistry 强制使用经过验证的实验数据，未经验证的数字严禁写入论文。

3. 多 Agent 辩论与同行评审

• 结构化辩论：在假设生成、结果分析阶段，多个 Agent 从不同视角进行辩论，提升逻辑严密性。
• 模拟同行评审：生成 reviews.md，包含方法论-证据一致性检查，提前发现潜在漏洞。
• 自学习进化：从每次运行中提取教训（决策理由、警告、异常），构建结构化知识库，未来运行将避免重蹈覆辙。

4. 顶会级 LaTeX 写作

• 模板适配：原生支持 NeurIPS 2025、ICLR 2026、ICML 2026 等主流会议模板。
• 分段撰写：生成长达 5,000-6,500 词的完整论文，包含引言、相关工作、方法、实验、结果与结论。
• 图表自动生成：基于实验数据自动生成含误差线和置信区间的对比图。

工作流模式：全自动 vs Co-Pilot

PIVOT / REFINE 循环：在第 15 阶段，系统会自主决策是继续（PROCEED）、调参（REFINE）还是转向新方向（PIVOT），确保研究路径的最优性。

快速开始：三种接入方式

方式一：通过 OpenClaw（推荐，最简捷）

如果你已安装 OpenClaw，只需在聊天窗口（微信/Discord/Telegram等）说：

“帮我研究 [你的主题]”

OpenClaw 将自动处理克隆、安装、配置及运行，并返回最终产物。

方式二：CLI 独立运行

# 1. 克隆与安装
git clone https://github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw.git
cd AutoResearchClaw
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e .

# 2. 初始化环境
researchclaw setup

# 3. 配置 LLM 提供商
researchclaw init

# 4. 运行研究
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
researchclaw run --config config.arc.yaml --topic "Your research idea" --auto-approve

方式三：兼容其他 AI 代理

支持 Claude Code、Codex CLI、Copilot CLI、Gemini CLI、Kimi CLI 等任何 ACP 兼容代理。

输出产物一览

运行结束后，所有成果集中在 deliverables/ 文件夹：

• 📄 paper_draft.md：完整学术论文草稿。
• 📐 paper.tex：可直接编译的 LaTeX 文件。
• 📚 references.bib：经核查的真实 BibTeX 引用。
• 🔍 verification_report.json：引用完整性与相关性核查报告。
• 🧪 experiment runs/：生成的代码、沙箱日志及结构化指标。
• 📊 charts/：自动生成的统计图表。
• 📝 reviews.md：多 Agent 同行评审意见。
• 🧬 evolution/：自学习教训记录。

AutoResearchClaw 不仅是一个工具，更是一个智能化的科研合作伙伴。它通过严格的验证机制解决了 AI 科研中的“信任危机”，通过自动化流程解放了研究者的生产力，并通过 Co-Pilot 模式保留了人类专家的创造力与判断力。

无论是资深研究员还是初入学术圈的学生，AutoResearchClaw 都能帮助你更高效、更严谨地探索未知，将灵感转化为真正有价值的学术成果。