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AutoResearchClaw

CLI 도구

aiming-lab/AutoResearchClaw

아이디어에서 논문까지的全自动 연구 시스템.

개요

AutoResearchClaw는 다중 에이전트 협업을 통해 임의의 아이디어로부터 과학 논문을 생성하는 완전 자동 연구 파이프라인입니다. 인간이 루프에 참여하는 협업 모드를 지원하며, 다양한 대형 언어 모델 백엔드를 통합하고, 인용 검증, 실험 실행 및 도메인 특화 에이전트와 같은 도구를 제공합니다.

README 미리보기

\n  \n\n\nChat an Idea. Get a Paper. Autonomous, Collaborative & Self-Evolving.\n\n\n\n\n  Just chat with OpenClaw: "Research X" → done.\n\n\n\n  📄 Our paper is on arXiv — come read it! AutoResearchClaw: Self-Reinforcing Autonomous Research with Human-AI Collaboration\n\n\n\n  \n\n\n\n\n  \n  \n  \n  \n  \n  \n  \n  \n\n\n\n  🇨🇳 中文 ·\n  🇯🇵 日本語 ·\n  🇰🇷 한국어 ·\n  🇫🇷 Français ·\n  🇩🇪 Deutsch ·\n  🇪🇸 Español ·\n  🇧🇷 Português ·\n  🇷🇺 Русский ·\n  🇸🇦 العربية\n\n\n\n  🏆 Paper Showcase · 🧑‍✈️ Co-Pilot Guide · 📖 Integration Guide · 💬 Discord Community\n\n\n---\n\n\n\n\n\n\n\n🏆 Generated Paper Showcase\n8 papers across 8 domains — math, statistics, biology, computing, NLP, RL, vision, robustness — generated fully autonomously or with Human-in-the-Loop co-pilot guidance.\n\n\n\n\n\n---\n\n> **🧪 We're looking for testers!** Try the pipeline with your own research idea — from any field — and [tell us what you think](docs/TESTER_GUIDE.md). Your feedback directly shapes the next version. **[→ Testing Guide](docs/TESTER_GUIDE.md)** | **[→ 中文测试指南](docs/TESTER_GUIDE_CN.md)** | **[→ 日本語テストガイド](docs/TESTER_GUIDE_JA.md)**\n\n---\n\n## 🔥 News\n- **[05/19/2026]** **v0.5.0** — **Multi-Domain Experiment Agents + ARC-Bench** — Two headline updates. **(1) Domain-specialist execution agents:** the experiment stage (Stages 10–13) now routes beyond the default ML sandbox to specialist agents per field — **high-energy physics** (ColliderAgent: Lagrangian → FeynRules → MadGraph5 → Delphes via the Magnus cloud), **biology** (COBRApy genome-scale metabolic modelling), and **statistics** (simulation-study agent), with a generic Docker executor covering chemistry/materials. The pipeline auto-selects the right executor from the research domain. **(2) ARC-Bench:** a **55-topic** open-ended autonomous-research benchmark spanning **ML (25), HEP (10), quantum (10), biology (7), and statistics (3)** — each topic ships a manifest (research question + conditions + metrics + datasets)

FAQ (1)

방법
ResearchClaw에서 논문을 작성하지 않고 논문만 다운로드하려면 어떻게 해야 하나요?

--to-stage 플래그를 사용하여 쓰기 단계 전에 파이프라인을 중지합니다. 논문에서 지식만 다운로드하고 추출하려면 다음을 실행하십시오: researchclaw run --to-stage KNOWLEDGE_EXTRACT --output artifacts/my-run. --from-stage를 사용하여 특정 단계로 건너뛸 수도 있습니다. 예: researchclaw run --from-stage LITERATURE_COLLECT.

원본 Issue #255