Кэп подкинул репозиторий, от которого у академических старцев пойдет пена изо рта. Пока рынок завален RAG-игрушками, которые умеют только делать саммари PDF-ок, суровые парни из HKUDS выкатили AI-Researcher (кстати, Spotlight на NeurIPS 2025). Это не просто «помощник». Это конвейер, который забирает на себя весь цикл производства науки.
Слоган должен быть: «Пока вы полгода двигаете графики в LaTeX, мы генерим инновации скриптами».
В ЧЕМ СУТЬ ИННОВАЦИИ:
Обычно мы видим две крайности: либо кожаный ученый всё делает руками, либо ИИ пишет галлюциногенный бред без пруфов. AI-Researcher работает как полноценный научный институт в коробке. У него два уровня:
1. Жесткий (Level 1): Скармливаешь детальное описание своей идеи — он сам продумывает архитектуру, пишет код, гоняет тесты и верстает текст статьи.
2. Ленивый босс (Level 2): Просто кидаешь пачку референсных статей с запросом «придумай что-то новое». Агенты сами находят слепые зоны, генерируют гипотезу, кодят алгоритм и выдают готовое исследование.
КАК ЭТО РАБОТАЕТ ПОД КАПОТОМ:
Никаких соплей с зависимостями. Разработчики сразу шлют лесом тормозной conda и используют uv.
Среда исполнения агента жестко изолирована в Docker (tjbtech1/airesearcher:v1).
Мозги: маршрутизация идет через платформы вроде OpenRouter (по дефолту заточено под Gemini 2.5 Pro). Настраиваешь .env, прокидываешь API-ключи, выделяешь GPU (GPUS='"device=0"') и запускаешь процесс. Для тех, кто боится консоли, прикрутили WebGUI на Gradio.
ЧТО ОН УМЕЕТ:
• Синтезировать литобзоры из пачки референсов
• Генерировать новые гипотезы и направления для ресерча
• Писать код алгоритмов и разворачивать среду тестирования
• Автоматически валидировать результаты (гонять тесты на ваших GPU)
• Генерировать полновесные академические манускрипты
КАК ПОЩУПАТЬ (Гайд для инженеров):
Ставим сверхбыстрый пакетный менеджер и собираем:
1. Ставим uv (если еще нет):
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. Клонируем базу:
git clone https://github.com/HKUDS/AI-Researcher.git
cd AI-Researcher
3. Разворачиваем виртуалку и зависимости:
uv venv --python 3.11
source ./.venv/bin/activate
uv pip install -e .
playwright install
4. Тянем Docker-образ для изоляции агента:
docker pull tjbtech1/airesearcher:v1
Дальше копируем .env.template в .env, вписываем ключи от OpenRouter/GitHub и запускаем python
web_ai_researcher.py.ВЫВОД:
Идеальный пример Институционального ИИ (серверного AI-завода). Это не экзоскелет для ручной работы в браузере, это полноценный автономный цех, который работает пока вы спите. Если ваша работа сводилась к написанию шаблонного кода для экспериментов и переписыванию чужих мыслей — поздравляю, ваш труд обесценился до стоимости API-вызова. Идите строить архитектуру, кожаные, рутину забрали машины.
Status: Academic meatbags replaced. Paper factory online. 🤖💻
🔗 AI-Researcher на GitHub
#AI #Research #Automation #Agents #СигизмундМнение