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AI 仓库情报摘要
FR-AI / ANALYSIS为什么值得关注
它用两个 LangGraph 代理将文献检索与综述生成衔接起来，显式标注证据深度，支持大纲审批、会话恢复和审计产物，适合对可复现性要求高的证据综述任务。
适合谁使用
- 需要可复现文献检索的研究人员和系统综述作者
- 评估检索增强生成(RAG)证据质量的人工智能或机器学习工程师
- 需要撰写基于证据的综述的技术文档写作者或分析师
- 关注科学 AI 工作流的开源开发者
典型使用场景
- 针对某个主题从 Europe PMC 和 arXiv 检索文献，并导出去重后的 CSV
- 生成基于证据的大纲，并撰写基于摘要证据的文献综述
- 使用 Review Agent 从本地 PDF 或 Markdown 文档进行全文综述
- 通过反馈恢复会话，并在批准前调整综述大纲
项目优势
- 将检索和综述两个 LangGraph 代理整合到一个工作流中
- 使用 Europe PMC 和 arXiv 官方 API，并做受限的一跳引文扩展
- 显式区分摘要级证据与全文级发现，避免把摘要观点当作全文结论
- 支持会话恢复和审计产物，提高可审计性与透明度
使用前须知
- 默认模型需要 DEEPSEEK_API_KEY，且项目不会自动加载 .env 文件
- 组合式摘要流程不读取全文；全文综述需单独使用本地 PDF 或 Markdown 文档
- 需要 Python 3.11+ 并通过脚本安装；AGPL-3.0 许可可能限制某些复用场景
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项目描述
A LangGraph-powered agent for literature search, evidence screening, outline generation, and evidence-grounded review writing.
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