THESIS Agent：辅助学术论文写作的智能工具

THESIS Agent 是一个开源的 AI 智能体工具，托管在 GitHub 上，旨在帮助用户更高效地完成学术论文写作。它通过自动化处理文献、分析数据和生成内容，减轻学术研究中的繁琐工作。项目基于先进的语言模型，结合多智能体协作技术，提供从文献整理到数据可视化的全流程支持。THESIS Agent 适合学生、研究人员和学术工作者使用，代码开放，允许用户根据需求定制功能。项目文档详细，社区活跃，适合有一定技术基础的用户快速上手。

功能列表

• 文献整理与分析：自动提取论文关键信息，生成摘要或关键词。
• 数据可视化：根据输入数据生成图表，如柱状图、折线图等。
• 自动化写作：辅助生成论文段落、引言或结论，减少手动撰写时间。
• 多智能体协作：多个 AI 智能体协同工作，分解复杂任务并高效执行。
• 代码生成与调试：自动生成代码片段，并支持调试以优化结果。
• 工具集成：支持与外部工具（如学术数据库）连接，增强数据处理能力。

使用帮助

安装流程

要使用 THESIS Agent，首先需要克隆 GitHub 仓库并配置运行环境。以下是详细的安装步骤：

1. 克隆仓库：
   在终端运行以下命令，将项目克隆到本地：

   git clone https://github.com/THESIS-AGENT/thesis-agent-demo.git
   cd thesis-agent-demo
   

2. 安装依赖：
   项目依赖 Python 3.11 及相关库。建议使用虚拟环境以避免冲突：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Windows 用户运行: venv\Scripts\activate
   pip install -r requirements.txt
   

3. 配置环境变量：
   项目需要 API 密钥（如 OpenAI 或其他语言模型）。在项目根目录创建 .env 文件，添加以下内容：

   OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
   ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
   

   你需要从相应平台获取密钥，并确保网络连接稳定。

4. 安装浏览器工具：
   部分功能需要使用 Playwright 进行网页交互。运行以下命令安装：

   pip install playwright
   playwright install chromium --with-deps
   

5. 运行示例：
   安装完成后，运行示例脚本以验证环境配置：

   python examples/run_demo.py
   

   示例脚本会展示文献分析和数据可视化的基本功能。

功能操作流程

文献整理与分析

THESIS Agent 的核心功能之一是自动处理学术文献。用户可以通过上传 PDF 文件或输入论文 URL 来启动分析。操作步骤如下：

• 在项目目录下，找到 scripts/analyze_literature.py 脚本。
• 修改脚本中的输入参数，例如：

  input_file = "path/to/your/paper.pdf"
  output_format = "summary"  # 可选：keywords, abstract
  

• 运行脚本：

  python scripts/analyze_literature.py
  

• 输出结果会保存在指定文件夹，包含摘要、关键词或引用分析。结果以 Markdown 格式生成，便于直接插入论文。

数据可视化

THESIS Agent 支持根据输入数据生成图表，适合展示实验结果或统计数据。操作流程如下：

• 准备数据文件（如 CSV 格式），确保包含列名和数值。例如：

  Year,Value
  2020,100
  2021,120
  2022,150
  

• 在 scripts/visualize_data.py 中指定文件路径和图表类型：

  data_file = "data/sample.csv"
  chart_type = "bar"  # 可选：line, pie, scatter
  

• 运行脚本：

  python scripts/visualize_data.py
  

• 输出结果为交互式图表，保存在 output/charts/ 目录，支持 HTML 格式查看。

自动化写作

自动化写作功能可以生成论文的引言、结论或段落草稿。操作步骤如下：

• 编辑 scripts/write_content.py，设置写作任务：

  task = "generate_introduction"
  topic = "AI in academic research"
  word_count = 200
  

• 运行脚本：

  python scripts/write_content.py
  

• 输出结果为 Markdown 文件，内容经过语言模型优化，符合学术写作规范。用户可进一步编辑以满足具体需求。

多智能体协作

THESIS Agent 使用多智能体框架分解复杂任务。例如，生成一篇完整论文可能涉及文献分析、智能体协作和内容生成。用户只需运行主脚本：

python main.py --task "write_full_paper" --topic "Machine Learning Trends"

系统会自动分配任务给不同智能体，生成最终文档。

工具集成

用户可以通过配置文件 config/tools.yaml 添加外部工具（如学术数据库 API）。示例配置：

tools:
- name: PubMed
api_key: your_pubmed_api_key
endpoint: https://api.pubmed.gov

运行后，系统会自动从 PubMed 检索相关文献并整合到分析中。

注意事项

• 确保网络连接稳定，部分功能需要访问在线 API。
• 检查 Python 版本和依赖库是否正确安装，避免运行时错误。
• 项目文档位于 docs/ 目录，详细说明了高级功能和定制方法。

应用场景

1. 学术论文写作
   研究生或学者在撰写论文时，使用 THESIS Agent 整理文献、提取关键信息并生成草稿，节省时间并提高效率。
2. 数据分析与展示
   研究人员在实验后，使用工具将数据转化为直观的图表，用于论文或学术报告，提升成果的可视化效果。
3. 跨学科研究支持
   涉及多领域知识的研究项目，利用多智能体协作功能，快速整合不同学科的文献和数据。
4. 教学辅助
   教师使用 THESIS Agent 自动生成课程相关的参考资料或教学大纲，减轻备课压力。

QA

1. THESIS Agent 支持哪些语言模型？
   项目支持 OpenAI、Anthropic 和 Google 的语言模型。用户可在配置文件中指定模型，如 GPT-4 或 Claude-3.7。
2. 是否需要编程经验？
   需要基本的 Python 知识来安装和运行脚本。但文档详细，初学者可按步骤操作。
3. 可以离线使用吗？
   部分功能（如本地模型 Qwen）支持离线运行，但文献检索和 API 调用需要联网。
4. 如何贡献代码？
   用户可通过 GitHub 提交 Pull Request。建议先阅读 CONTRIBUTING.md 文件，了解贡献指南。