EvoMap/AutoResearch

¿Qué es?

Funciones clave

• 01Genera líneas de investigación a partir de artículos recientes y señales de la comunidad, o parte de una idea proporcionada por el usuario.
• 02Utiliza al menos tres modelos distintos para realizar una revisión cruzada durante la generación de ideas.
• 03Guarda los planes, el código, las colas, los registros y las conclusiones para que los experimentos largos puedan reanudarse tras una interrupción.
• 04Ejecuta un piloto de bajo costo antes de ampliar los experimentos completos.
• 05Registra los informes de evaluación y las revisiones a ciegas, y conserva los resultados negativos.

Casos de uso

• Convertir un interés impreciso en investigación de IA en un plan de experimentos revisado y comprobable.
• Ejecutar experimentos largos de aprendizaje automático que deban reanudarse tras una interrupción.
• Reunir un conjunto de evidencias rastreable antes de redactar un artículo.
• Auditar cómo llegó un proceso de investigación automatizado a sus conclusiones.

Inicio rápido

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   Clona el repositorio

   git clone https://github.com/EvoMap/AutoResearch.git
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   Entra en el directorio del proyecto y ejecuta el script de puesta en marcha del entorno

   cd AutoResearch && bash scripts/bringup.sh
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   Crea los archivos de configuración locales, añade las claves de API y los ajustes del modelo y, después, prueba las API

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   Genera ideas de investigación con el punto de entrada predeterminado

   .venv/bin/python idea_generation.py

Antes de usarlo

• !Se necesitan claves de API para los servicios de modelos y su uso puede generar cargos.
• !Para ejecutar las ideas también se necesitan la CLI oficial de Claude Code, Bun y el complemento Ralph Loop.
• !Los experimentos pueden requerir GPU, datos y espacio en disco que debes aportar.
• !El README indica que el sistema no puede garantizar que todas las conclusiones sean correctas.

En colecciones

Temas

Preguntas frecuentes

¿Qué es AutoResearch?

Flujo de trabajo de agentes de código abierto que lleva una idea de investigación en IA/ML por la planificación, implementación, ejecución y revisión independiente de experimentos hasta generar evidencia para redactar un artículo. AutoResearch es un flujo de trabajo de agentes para la investigación en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Puede partir de una idea de investigación proporcionada por el usuario o generar posibles líneas de investigación a partir de artículos recientes, debates de la comunidad y tendencias del código abierto. A continuación, avanza por la planificación de experimentos, la implementación, la revisión, la ejecución, el análisis de resultados y la evaluación independiente.

¿AutoResearch es gratuito? ¿Qué licencia tiene?

AutoResearch es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.

¿AutoResearch sigue mantenido?

Actualizado en los últimos 6 meses. El último commit de AutoResearch fue el 16 sept 2026.

¿Para qué puedo usar AutoResearch?

Convertir un interés impreciso en investigación de IA en un plan de experimentos revisado y comprobable. Ejecutar experimentos largos de aprendizaje automático que deban reanudarse tras una interrupción. Reunir un conjunto de evidencias rastreable antes de redactar un artículo. Auditar cómo llegó un proceso de investigación automatizado a sus conclusiones.

¿Cómo se instala AutoResearch?

Clona el repositorio: git clone https://github.com/EvoMap/AutoResearch.git Entra en el directorio del proyecto y ejecuta el script de puesta en marcha del entorno: cd AutoResearch && bash scripts/bringup.sh Crea los archivos de configuración locales, añade las claves de API y los ajustes del modelo y, después, prueba las API Genera ideas de investigación con el punto de entrada predeterminado: .venv/bin/python idea_generation.py

¿Dónde consigo AutoResearch?

El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/EvoMap/AutoResearch