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# Academic Agents Studio

> 使用 Academic Agents Studio 学术智能体平台完成论文写作、文献分析、代码解释、翻译、图表和在线检索。

Academic Agents Studio 是 AIOAGI 体系下的新一代学术智能体平台，面向学术研究人员、教育工作者和学生。根据官方 GitHub 仓库说明，它基于 `Qwen-Agent` 框架和 `MCP` 协议构建，在中科院学术 GPT 基础平台上演进，支持论文与专利写作、文献综述、代码解析、多语言翻译、可视化图表和在线检索等学术场景。

<Info>
  官方来源：
  [GitHub 仓库](https://github.com/AcademicAgentsStudio/Academic-Agents-Studio)
  [在线体验](https://agents.aiearth.dev)
</Info>

## 适合什么场景

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="学术写作" icon="pen-nib">
    用于论文、专利、研究提案、摘要和引言等内容的起草、润色和翻译。
  </Card>

  <Card title="文献检索与综述" icon="book-open">
    结合搜索与语义理解整理研究背景、近期进展和综述线索。
  </Card>

  <Card title="代码解释与分析" icon="code">
    解释研究代码、脚本逻辑、实验流程和潜在错误。
  </Card>

  <Card title="图表与格式化" icon="chart-line">
    生成学术图表、优化结果展示，并将工具输出格式化为适合报告的内容。
  </Card>
</CardGroup>

## 核心特点

<AccordionGroup>
  <Accordion title="基于 Qwen-Agent 的智能体架构" icon="brain">
    官方 README 说明该平台基于 `Qwen-Agent` 构建，支持专业化智能体协作、上下文管理和异步任务处理。
  </Accordion>

  <Accordion title="MCP 工具集成" icon="plug">
    平台基于 `Model Context Protocol` 集成工具，支持预置工具、可扩展 MCP 服务和热插拔管理。
  </Accordion>

  <Accordion title="工具调用过程可视化" icon="diagram-project">
    官方说明该平台会展示输入解析、工具调用、执行状态和结果整合过程，便于调试与教学演示。
  </Accordion>

  <Accordion title="继承学术基础能力" icon="graduation-cap">
    README 提到它继承了中科院学术 GPT 的部分基础组件能力，包括 PDF 解析翻译、LaTeX 处理、文献综述、代码解释和流程图生成等。
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## 预置能力

根据仓库 README，Academic Agents Studio 当前重点覆盖以下能力：

* 学术写作与润色。
* 多语言翻译与语法优化。
* 网络搜索与学术信息检索。
* 学术图表可视化。
* 工具结果格式化与展示优化。
* 代码解释与研究脚本分析。
* PDF 论文解析与翻译。

## 在线使用

如果你优先希望直接体验，而不是本地部署，建议先使用在线入口：

<Steps>
  <Step title="打开在线体验">
    访问 [agents.aiearth.dev](https://agents.aiearth.dev)。
  </Step>

  <Step title="启用学术智能体">
    根据官方 README，在界面中点击 **学术智能体** 按钮，系统会检测并配置可用服务。
  </Step>

  <Step title="直接提问">
    你可以直接输入需求，例如文献搜索、摘要翻译、方法润色、图表生成或代码解释。
  </Step>

  <Step title="观察工具调用过程">
    平台会显示工具调用状态、中间过程和结果整合，便于理解智能体如何完成任务。
  </Step>
</Steps>

## 示例任务

```text theme={null}
请搜索最新的深度学习在医疗影像中的应用，并给出近两年的代表性方向总结。
```

```text theme={null}
请润色下面这段研究方法描述，使其更符合英文期刊论文风格。
```

```text theme={null}
请根据以下数据生成一个适合学术报告的趋势图，并概括主要变化。
```

```text theme={null}
请解释下面这段 Python 实验代码的作用、输入输出以及潜在问题。
```

## 本地部署

如果你希望自托管，可以参考官方仓库 README 中的快速开始说明。当前官方说明包含以下环境要求：

* Python `3.9` 到 `3.12`
* Windows、Linux、macOS
* 建议内存 `4 GB` 以上
* 访问模型 API 需要稳定网络

README 中给出了两种常见方式：

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Python 本地启动" icon="terminal">
    参考官方仓库执行 `git clone`、安装 `requirements.txt`、在 `config.py` 中配置 `API_KEY`，然后运行 `python main.py`。
  </Accordion>

  <Accordion title="Docker 部署" icon="docker">
    README 提供了 `aioagitech/academic_agents_studio:latest` 镜像示例，适合希望快速启动界面的场景。
  </Accordion>
</AccordionGroup>

<Warning>
  部署命令、镜像名、环境变量和配置文件可能随仓库更新而变化。实际部署前请以 GitHub README 最新版本为准。
</Warning>

## 与 AIOAGI API 的关系

Academic Agents Studio 是学术智能体应用层，AIOAGI API 则是模型接入层。常见组合方式是：

1. 在 AIOAGI 控制台创建 API Key。
2. 在 Academic Agents Studio 配置你的模型服务或 API Key。
3. 通过学术智能体调用检索、写作、翻译和图表等工具。

如果你当前目标是直接调用模型接口，请继续阅读 [快速开始](/quickstart)。如果你要面向研究场景使用成品应用，优先使用 Academic Agents Studio。