AutoResearchClaw 是一款开源的全自动科研流水线，支持从研究想法到完整学术论文的端到端生成。它集成 arXiv 与 Semantic Scholar 文献挖掘、硬件感知实验沙箱、多智能体辩论与同行评审、自修复与决策转向机制，并输出符合顶会标准的 LaTeX 论文草稿。适合科研人员、学生使用，无需人工干预，一键启动，OpenClaw 对话即可触发。
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一句话总结：你有一个灵感，你想要一篇论文。就这么简单。
还在还在为在线科研的繁琐流程发愁？从灵感到论文，文献查找、实验调试、论文写作……每个环节都耗时耗力。
别担心，开源项目 AutoResearchClaw 来救场！它能实现全流程自动化科研，从"聊科研想法"到"生成完整论文"一步到位。
它功能超强大：能自动挖掘 arXiv 等平台的高质量相关文献；智能设计实验，沙盒运行还能自我修复；多智能体保障研究质量；生成顶级会议标准的论文草稿；严格检测引用；实验失败自动调整方向；一条命令就能集成启动
AutoResearchClaw 接收一个研究主题，自主产出完整学术论文——真实文献来自 arXiv 和 Semantic Scholar（多源搜索、arXiv 优先以避免限流），硬件感知沙箱实验（自动检测 GPU/MPS/CPU），包含统计分析、同行评审和顶会级 LaTeX 排版（目标 5,000-6,500 词，符合 NeurIPS/ICML/ICLR 标准）。不用盯着，不用在工具间来回复制。
流水线端到端无需人工介入运行（除非你配置了门控阶段）。实验失败时自动修复，假设不成立时自主转向。
一键启动
pip install -e . && researchclaw run --topic "你的研究想法" --auto-approve
有什么不同
PIVOT / REFINE 决策循环
流水线不只是线性运行。第 15 阶段（RESEARCH_DECISION）根据实验结果评估假设，做出自主决策：
PROCEED — 结果支持假设，继续写论文 REFINE — 结果有前景但需改进，回到代码/参数优化 PIVOT — 发现根本性问题，从假设生成重新开始 每次 PIVOT/REFINE 都会版本化之前的产物（stage-08_v1/、stage-08_v2/……），确保工作不丢失，决策演化完全可追溯。
多 Agent 辩论
关键阶段使用结构化辩论协议，汇集多个 LLM 视角：
假设生成 — 多个 Agent 提出和挑战创意 结果分析 — 乐观者、怀疑者、实用者多角度分析 同行评审 — 方法论-证据一致性审查（论文声称跑了 50 次实验，代码只跑了 5 次？）
Evolution：跨运行自学习
每次运行提取细粒度教训——不只是"失败了"，而是为什么：
PIVOT/REFINE 决策的具体理由 实验 stderr 中的运行时警告（如 RuntimeWarning: division by zero） 指标异常（NaN、Inf、所有算法收敛速度相同）
这些教训持久化存储在 JSONL 中，使用 30 天半衰期时间衰减加权，作为 prompt overlay 注入未来运行。流水线真正从错误中学习。
知识库
每次运行自动构建结构化知识库（存储在 docs/kb/ 中），包含 6 个类别：
decisions/ — 实验设计、质量门控、研究决策、资源规划、搜索策略、知识归档 experiments/ — 代码生成日志、实验运行记录、迭代优化过程 findings/ — 引用核查报告、结果分析、综合报告 literature/ — 知识提取、文献采集、筛选结果 questions/ — 假设生成、问题分解、主题初始化 reviews/ — 导出/发布报告、论文草稿、大纲、修订、同行评审
Sentinel 看门狗
后台质量监控，捕获主流水线可能遗漏的问题：
运行时 Bug 检测 — 指标中的 NaN/Inf、stderr 警告反馈给 LLM 进行定向修复 论文-证据一致性 — 实际实验代码、运行结果、迭代日志注入同行评审 引用相关性评分 — 不仅验证引用存在性，还用 LLM 评估与研究主题的相关性 收敛判据强制 — 检测固定迭代实验，要求实现正确的 early stopping 消融验证 — 检测重复/相同的消融条件，标记失效的对比实验 反数据捏造守卫 — 实验无指标时硬性阻止论文撰写
OpenClaw 集成
AutoResearchClaw 是 OpenClaw 兼容服务。 在 OpenClaw 中安装后，一句话即可启动自动研究——也可通过 CLI、Claude Code 或其他 AI 编码助手独立使用。
通过 OpenClaw 使用（推荐）
如果你已经在使用 OpenClaw 作为 AI 助手：
把 GitHub 仓库地址分享给 OpenClaw OpenClaw 自动读取 RESEARCHCLAW_AGENTS.md → 理解流水线 对它说："帮我研究 [你的主题]" 完成 — OpenClaw 自动克隆、安装、配置、运行，然后返回结果
就这么简单。 OpenClaw 自动处理 git clone、pip install、配置和流水线执行。你只需聊天。
阶段组 A：研究定义 阶段组 E：实验执行
1. TOPIC_INIT 12. EXPERIMENT_RUN
2. PROBLEM_DECOMPOSE 13. ITERATIVE_REFINE ← 自修复
阶段组 B：文献发现 阶段组 F：分析与决策
3. SEARCH_STRATEGY 14. RESULT_ANALYSIS ← 多Agent
4. LITERATURE_COLLECT ← 真实API 15. RESEARCH_DECISION ← PIVOT/REFINE
5. LITERATURE_SCREEN [门控]
6. KNOWLEDGE_EXTRACT 阶段组 G：论文撰写
16. PAPER_OUTLINE
阶段组 C：知识综合 17. PAPER_DRAFT
7. SYNTHESIS 18. PEER_REVIEW ← 证据审查
8. HYPOTHESIS_GEN ← 辩论 19. PAPER_REVISION
阶段组 D：实验设计 阶段组 H：终稿
9. EXPERIMENT_DESIGN [门控] 20. QUALITY_GATE [门控]
10. CODE_GENERATION 21. KNOWLEDGE_ARCHIVE
11. RESOURCE_PLANNING 22. EXPORT_PUBLISH ← LaTeX
23. CITATION_VERIFY ← 相关性审查
相关链接
项目：https://github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw
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