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# 基于国产开源大模型的 AI Scientist 自进化科研发现引擎 (XH-202619)
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> **系统名称**：基于国产开源大模型的 AI Scientist 自进化科研发现引擎
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> **核心架构**：基于阿里通义千问 (Qwen) 大模型矩阵与多智能体分工协同架构，融合 1024 维 Dense Vector Hybrid RAG、Reviewer #2 对抗性审查闭环与知识图谱实体推理。
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## 🌟 核心亮点
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1. **100% 国产开源可控**：深度适配阿里云百炼平台 Qwen 大模型矩阵（`qwen3.7-max` / `qwen3.7-plus` / `qwen3.6-flash`），支持热切换。
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2. **1024 维 Dense Vector Hybrid RAG**：接入通义 `text-embedding-v3` 模型，7:3 稠密-稀疏混合检索重排，严格溯源 arXiv 文献，根除幻觉。
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3. **Reviewer #2 对抗审稿闭环**：5 大维度（50 分制）严苛对抗性审查，自动触发自进化纠偏循环（1-10 轮可调）。
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4. **双模式交互**：Streamlit 现代 Web 前端，支持"人在回路协同模式"（人机共创）与"全自动无人值守模式"。
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5. **知识图谱实体与证据链路**：自动抽取文献三元组生成 NetworkX 有向图与 Mermaid 关系链路。
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## 📁 目录结构
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├── .streamlit/ # Streamlit 前端配置
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├── docs/ # 架构设计图与文档资产
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├── frontend/
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│ └── app.py # 现代化 Streamlit Web 交互界面
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├── outputs/ # 生成的研究计划报告与产物
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├── src/
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│ ├── agent/
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│ │ └── engine.py # AI Scientist 核心多智能体编排引擎
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│ ├── llm/
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│ │ └── client.py # 通义千问 LLM 与 Embeddings 统一适配器
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│ ├── skills/
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│ │ ├── literature_mining.py # 文献挖掘与实体提取
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│ │ ├── hypothesis_generator.py # 科学假说自进化生成
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│ │ ├── hypothesis_critic.py # Reviewer #2 对抗审查
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│ │ └── plan_writer.py # 完整研究方案生成
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│ ├── tools/
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│ │ ├── arxiv_tool.py # arXiv 实时论文检索工具
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│ │ ├── rag_tool.py # 1024维向量检索与重排工具
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│ │ └── graph_tool.py # 科学知识图谱构建工具
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│ └── config.py # 全局配置中心
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├── requirements.txt # Python 依赖清单
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├── run_paper_example.py # 命令行示例入口
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├── XH-202619-AI_Scientist工程实践方案.md # 详细技术方案文档
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└── README.md # 项目说明文件
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## 🚀 快速开始
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### 1. 环境准备与依赖安装
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建议使用 Python 3.10+ 环境：
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```bash
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# 安装核心依赖
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 2. 配置环境变量
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复制环境配置文件并填入 API Key：
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```bash
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cp .env.example .env
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```
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在 `.env` 中配置阿里云通义千问或兼容 OpenAI 规范的 API Key：
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```env
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API_KEY=your_dashscope_or_openai_key
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BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
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DEFAULT_MODEL=qwen3.7-max
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```
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### 3. 启动应用
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#### 方式一：启动 Web 交互界面（推荐）
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```bash
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streamlit run frontend/app.py
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#### 方式二：运行命令行示例脚本
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```bash
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python run_paper_example.py
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```
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## 📄 文档与方案
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详细的技术架构、多智能体协同机制及实现细节请参阅 [XH-202619-AI_Scientist工程实践方案.md](XH-202619-AI_Scientist工程实践方案.md)。
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