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研究代理与自动科研

从研究代理到 AI Scientist 的自动科研体系

支持筛选、列表和表格视图，像数据库一样浏览目录。

结果

已启用筛选

视图

卡片

二级主题导航

把自动科研目录按研究角色拆开看，不用在一个超长列表里来回找。

如何使用这类工具

自动科研工具不是越自动越好，关键是它能自动到哪一层，以及你还能不能控制数据、实验和评估闭环。

先判断自动化边界

区分它是单步代理、研究协作层，还是已经接近 AI Scientist，这决定了你的预期和投入成本。

重点比较闭环能力

看它能不能把任务拆解、实验执行、结果评估和报告产出串成一个连续流程。

部署门槛必须前置评估

这类工具往往需要模型 API、代码环境和评测基座，先评估接入成本，再决定是不是上生产流。

研究代理与自动科研下共 28 个结果

Agent Laboratory

AI 科学家

使用 LLM 代理作为研究助手

AI-Researcher

AI 科学家

使用 LLM 代理进行完全自动化的科学发现

Auto Research

AI 科学家

自主通用科学家 / AI 科学家 / 代理科学家

Dr.Claw

AI 科学家

面向科研的超级 AI Lab，从想法、实验到论文产出组织多代理协作

EvoScientist

AI 科学家

自进化 AI 科学家系统，通过迭代优化研究假设、实验与分析流程

GPT Researcher

研究代理

对任何数据进行深度研究的自主代理

InfiAgent

AI 科学家

构建自己的同事、AI 科学家和其他 SOTA 代理

Khoj

第二大脑

你的 AI 第二大脑，可自托管，从网络获取答案

Open Co-Scientist

AI 科学家

Google DeepMind AI co-scientist 实现

PhD-Zero

AI 科学家

具有博士级工作流和模块化代理技能的自主研究

RD-Agent

研发代理

微软研发代理，自动化研发流程

ResearcherSkill

AI 科学家

单文件让 AI 代理成为科学家，支持 30+ 实验

The AI Scientist

AI 科学家

迈向完全自动化的开放式科学发现

The AI Scientist-v2

AI 科学家

通过代理树搜索实现研讨会级别的自动化科学发现

BioAgents

生物研究

AI 科学家框架，用于自主深度研究

BLADE

数据科学

数据驱动科学的语言模型代理基准

Coscientist

化学研究

使用大语言模型进行自主化学研究

DiscoveryWorld

虚拟环境

开发和评估自动化科学发现代理的虚拟环境

DrugAgent

药物发现

通过 LLM 多代理协作自动化 AI 辅助药物发现编程

DS-Agent

数据科学

通过案例推理增强大语言模型的自动化数据科学

DSBench

数据科学

数据科学代理离成为专家有多远？

LLM-SR

方程发现

通过大语言模型编程进行科学方程发现

LLM-SRBench

方程发现

大语言模型科学方程发现新基准

MLAgentBench

ML研究

评估语言代理在机器学习实验上的基准

MLE-bench

ML研究

评估机器学习代理在机器学习工程上的能力

MLR-Copilot

ML研究

基于大语言模型代理的自主机器学习研究

NewtonBench

定律发现

LLM 代理中可泛化科学定律发现的基准

ProtAgents

蛋白质发现

结合物理和机器学习的蛋白质发现