aiming-lab/AutoResearchClaw

Что это?

Ключевые возможности

• 01Собирает реальные научные статьи из OpenAlex, Semantic Scholar и arXiv
• 02Проверяет ссылки с помощью arXiv, CrossRef, DataCite и LLM
• 03Генерирует и запускает код экспериментов в песочнице или Docker, определяя доступность GPU/MPS/CPU
• 04Формирует LaTeX-шаблоны для NeurIPS, ICML и ICLR, а также BibTeX-файл
• 05Предлагает автономный режим и режим Co-Pilot с участием человека и этапами, требующими подтверждения

Сценарии использования

• Подготовка черновика статьи по новой исследовательской идее, чтобы оценить её осуществимость
• Автоматизация обзора литературы и подготовки основы для экспериментов в проектах по ML и науке
• Изучение поведения автономных исследовательских агентов на разных этапах конвейера
• Запуск исследовательских задач из чата через OpenClaw или агента с поддержкой ACP

Быстрый старт

1. 1

   Клонируйте репозиторий

   git clone https://github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw.git
2. 2

   Перейдите в каталог, создайте виртуальное окружение и установите зависимости

   cd AutoResearchClaw && python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip install -e .
3. 3

   Запустите интерактивную настройку и конфигурацию

   researchclaw setup && researchclaw init
4. 4

   Укажите API-ключ и запустите pipeline по выбранной теме

   export OPENAI_API_KEY="sk-..." && researchclaw run --config config.arc.yaml --topic "Your research idea" --auto-approve

Что важно знать

• !Нужен API-ключ LLM (например, OpenAI); для полноценного проведения эксперимента и создания статьи обычно также требуются Docker или LaTeX.
• !Полностью автономные запуски могут создавать статьи разного качества, поэтому рекомендуется проверка человеком. Для получения рекомендаций доступен режим Co-Pilot.

Темы

Частые вопросы

Что такое AutoResearchClaw?

Открытый конвейер, который превращает исследовательскую идею в готовую научную статью: ищет литературу, запускает эксперименты в песочнице, проверяет ссылки и формирует LaTeX-файл. AutoResearchClaw запускает 23-этапный конвейер: на вход подаётся тема исследования, а на выходе получаются черновик статьи, LaTeX-файл в формате конференционной публикации, список источников в BibTeX, код экспериментов с метриками, графики и рецензии от нескольких агентов. Литературу сервис собирает из OpenAlex, Semantic Scholar и arXiv, а ссылки проверяет в четыре этапа, чтобы отсеивать вымышленные источники.

AutoResearchClaw можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

AutoResearchClaw распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

AutoResearchClaw всё ещё поддерживается?

Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в AutoResearchClaw — 19 авг. 2026 г..

Для чего можно использовать AutoResearchClaw?

Подготовка черновика статьи по новой исследовательской идее, чтобы оценить её осуществимость Автоматизация обзора литературы и подготовки основы для экспериментов в проектах по ML и науке Изучение поведения автономных исследовательских агентов на разных этапах конвейера Запуск исследовательских задач из чата через OpenClaw или агента с поддержкой ACP

Как установить AutoResearchClaw?

Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw.git Перейдите в каталог, создайте виртуальное окружение и установите зависимости: cd AutoResearchClaw && python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip install -e . Запустите интерактивную настройку и конфигурацию: researchclaw setup && researchclaw init Укажите API-ключ и запустите pipeline по выбранной теме: export OPENAI_API_KEY="sk-..." && researchclaw run --config config.arc.yaml --topic "Your research idea" --auto-approve

Где скачать AutoResearchClaw?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw