ReasFlow 论文生成智能体
通过论文生成智能体（ReasFlow Paper Copilot），您能在 ReasLab 平台中丝滑地进行端到端的科学研究与学术论文写作。
进入方式
打开聊天面板（并在此之前请确保配置了您的 LLM 供应商信息），在下拉列表中选择 ReasFlow Copilot 即可开启科学写作之旅。
基础功能
科学写作助手支持两种交互模式。
模式一 – 默认模式（主智能体驱动）：
您直接与主智能体（MetaAgent）对话。主智能体会理解您的研究意图，规划工作流程，并在需要时自动调用合适的子智能体。例如，当您输入“请给出算法A的收敛性证明”时，MetaAgent会先与您确认研究任务，随后自动调用证明智能体（ProverAgent） 进行证明。
模式二 – 精细控制模式（直接调用子智能体）：
您也可以使用 @ 符号直接与任意子智能体对话，从而对单个步骤进行精细控制。可用的子智能体包括：
- 调研智能体（SurveyAgent） – 通过
@survey/@survey-auto调用：进行文献调研，撰写“相关工作”（Related Work）章节。 - 算法智能体（AlgorithmAgent） – 通过
@algorithm/@algorithm-auto调用：设计算法，提供伪代码，并通过 Python 验证算法可行性。 - 证明智能体（ProverAgent） – 通过
@prover/@prover-auto调用：建立理论性质，给出假设，并进行定理证明。 - 实验智能体（ExperimentAgent） – 通过
@experiment/@experiment-auto调用：设计并执行实验，然后审查实验结果。 - 总结智能体（IntroductionAgent） – 通过
@intro/@intro-auto调用：总结研究进展，撰写“引言”（Introduction）章节。 - 写作智能体（PaperAgent） – 通过
@paper调用：汇总所有研究内容，生成最终论文。
关于 -auto 后缀的说明：
默认情况下，不带 -auto 后缀的子智能体以交互确认模式运行（执行每一步前会请求您的确认）。添加 -auto 后缀则启用全自动执行模式，无需中断。
要随时返回默认的主智能体驱动模式，只需输入 @meta。
如需更详细的操作指导，请参考详细版使用手册。
API 配置
ReasLab 提供免费的内置 API 模型（ReasPro、ReasProX）供所有用户使用，但为了更稳定的体验，我们强烈建议您使用自己的 API Key。目前，ReasFlow 系统对 GPT 系列模型有着较好的支持。为了提升引用质量，ReasLab 还内置了免费的 Semantic Scholar API，但由于共享的公共 API 会受到速率限制，我们建议用户申请自己的 Semantic Scholar API Key 以避免潜在的性能问题。您可以在这里申请：Semantic Scholar API Key 申请表。无论来源如何（自备密钥或其他可靠渠道），一个稳定的 API 可解决约 80% 的使用问题。这也是我们推荐您使用自己 API 密钥的原因。
范例流程
为了能够最大化发挥智能体的能力，推荐采用如下标准流程：
- 指令输入：用自然语言给定初始的科研或论文需求 prompt。
- 产生计划：Copilot 会先给出一份初步的科研步骤路线计划。
- 用户反馈：您可以提出细节修改，或是输入"Continue"允许智能体照做。
- 执行迭代：Copilot 按照方案执行子任务，每个阶段均会给出内容及下一步摘要。
- 手动纠偏：如果在部分过程中发现生成的环节或子系统效果未达预期，用户可以随时利用特定的 AT 语法（如
@experiment）单独切入并深度优化某一领域。 - 产出终稿：Copilot 会汇聚所有内容生成论文的最终 PDF 版本。
示例项目
您可以参考以下示例项目以了解预期交付效果： 科学论文写作
范例视频
完整场景演示请参阅 ReasFlow 论文生成。
问题排查
- API 错误 – 首先尝试继续与 ReasFlow 的对话以触发自动重试。
- 持续错误 – 如果错误持续发生，请开启一个新的对话会话
- 子智能体内部错误 – 如果 MetaAgent 报告某个子智能体持续返回内部错误，请指示 MetaAgent 使用该子智能体的新会话进行重试。
- 新会话未解决错误 – 尝试复制项目并在新项目中继续您的任务。
- 如果以上步骤都失败了 – 欢迎加入我们的微信或飞书交流群寻求支持（扫描下方二维码），或通过邮件
[email protected]联系我们。
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常见问题
暂无常见问题。本部分将持续更新，敬请期待。