VAD
……
01
AI Agent 赋能科研自动化技术路线图
知识库Knowledge Base
功能测试与性能评估
短期记忆对话历史 / 上下文
情感识别
多智能体协同
选择工具（ Tool Selection ）
结果监控ResultMonitoring
推广与落地
科研流程梳理
数据收集Data Collection
自然语言处理与知识理解
反思与自我修正 （ Reflection ） 评估结果、总结经验、修正计划（迭代优化）
05
系统集成
智谱清言
ChatGPT
WebSocket
感知模块
工具（ Tools ）
长期记忆Long-term Memory
控制流
推理调用
百度文心
理解与生成能力
腾讯元宝
状态更新 写入数据库 / 知识库
任务分解
客服Agent
生成结果 报告 / 表格 / 文件
06
用户接口
大模型 （ LLM ） 理解、推理、决策、生成
API接口
循环反馈
效率提升 / 质量评估 / 成本降低
Agent协作
Agent个性化
执行动作 调用API / 触发流程
Agent Core
任务规划与推理决策
医疗Agent
AI大模型
多模态
结构化数据库
模型微调
采集层
行动（ Action ）
工具集成技术
执行→反思
DeepSeek
记忆（ Memory ）
数据集构建
观察结果（ Observation ）
伦理合规与可解释性
研究人员需求与场景分析
1、接收输入 → 2、理解与规划 → 3、选择工具并行动 → 4、观察结果 → 5、反思与修正 → 6、输出结果（迭代直到目标完成）
数据流
用户输入 自然语言 / 指令
需求分析
经验存储ExperienceStorage
RAG 技术
接口层
反思模块
大语言模型
音频视频
Dubbo
外部API
计算器
依赖分析DependencyAnalysis
学习与优化
其它工具
模型优化
执行行动（ Tool Calling ）
原型开发
模型层
环境观察EnvironmentObservation
长期记忆向量存储 / 知识库
理解层
任务分解TaskDecomposition
决策层
外部工具与 API 调用
执行层
TCP
LLM推理引擎
执行模块
记忆系统
AI Agent 规划与推理架构
保障支持
构建智能化、自动化的科研流程 AI Agent 系统，提升科研效率，降低研究门槛，加速科研创新
强化学习与持续优化
豆包
目标理解
向量数据库
（文献库 / 数据库 / 方法库 / 领域知识图谱）
用户需求调研
知识库构建
数据需求分析
科研数据整理与标注
搜索引擎
系统实现与验证
核心功能与性能指标
平台化部署 / 用户培训 / 生态建设
感知→规划
文件操作
计划生成（ 子任务序列 ）
API调用
状态更新State Update
基础模型
输出（ Output ）
核心功能实现
感知层
模块集成与接口对接
计划生成PlanGeneration
Agent层
AI Agent系统架构设计
数据类型、来源与质量要求
讯飞星火
实验验证
循环机制：感知→规划→执行→反思→感知
持续迭代
功能需求定义
应用层
工具调用ToolInvocation
功能优化 / 模型升级 / 场景扩展
错误分析ErrorAnalysis
规划→执行
定时触发 Schedule
回复用户 自然语言输出
算力资源支持
关键技术
识别关键环节与痛点
工作记忆当前任务状态
实际场景测试与反馈收集
短期记忆Working Memory
图像
输入（ Input ）
Cluade
动作执行ActionExecution
功能层
应用与推广
运维保障体系
知识检索与增强
工具调用与任务执行
用户评估
外部事件 API / IWebhook
环境信息 状态 / 上下文
策略调整StrategyAdjustment
角色设置
研究目标
语音设定
外部环境
数据采集与信息感知
规划模块
规划（ Planning ）
数据安全与隐私保护
🔄
用户输入
科研知识库
数据源 / 知识库（ Data Sources ）
记忆存取
TTS
环境交互
03
工作流程（ 简要 ）
模型管理
语音识别
文献调研 / 实验设计 / 数据分析 / 论文写作等
02
办公Agent
金融Agent
文本文档
阿里Qwen
双向交互
效果评估
向量数据库Vector Store
文档知识库
典型场景应用
任务分解与协作
04
结果评估与持续学习
代码解释器
反馈层
团队协作与管理
