🚀TRAE SOLO 3.0 学术论文辅助写作AI Agent MCP 实战操作指南🧣

🚀 TRAE SOLO 3.0 学术论文辅助写作AI Agent MCP 实战操作指南🧣

摘要

本指南旨在为学术写作新手（小白）提供一个基于字节跳动 TRAE SOLO 国内版 SOLO code体系的，符合期刊发布标准的内容体系构建流程和结构梳理方法。该流程通过配置arxiv-mcp-server（MCP）、构建 ArXiv Researcher 智能体（Agent）及优化指令（Prompt），实现从选题、文献调硏到最终论文撰写的“一条龙”辅助协作过程。

实践证明，该方法可有效应用于一般小型论文的撰写，并为更严谨的期刊发表（如SCI论文）提供高效的结构化支持。

关键词： AI辅助写作；Solo-code；MCP配置；学术综述；流程设计

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一、 核心流程与结构梳理步骤

利用AI辅助撰写符合期刊发表要求（特别是综述论文）的内容体系时，需要遵循一个系统化的流程，并配合TRAE SOLO 国内版本的三界面结构（任务栏、对话栏和工具栏）进行操作。

1. 启动与环境配置（Tool Setup & Configuration）

步骤：

1. 打开工具与MCP调用： 使用 TRAE SOLO 的国内版本，打开旁边的工具栏，调出所需的MCP，配置文献检索的 arxiv-mcp-server。

{
  "mcpServers": {
    "arxiv-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@langgpt/arxiv-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "SILICONFLOW_API_KEY": "sk-wxtypxrgszsbhncedpmwlvsuvynjxj····"（api不能错，错了也不能使用）,
        "WORK_DIR": "/Users/xiaochen/Desktop/论文写作指南"（文件夹的位子非常重要，不然不能完成调用）
      }
    }
  }
}

2. MCP核心配置： 确保MCP的配置正确，特别需要注意两个核心配置点：

*   API接口的配置内容必须正确。
*   用于文档写作的\*\*文件路径（文件夹的路徑）\*\*必须配置清晰且正确。

3. 配置智能体

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💡 小白经验总结（踩坑避坑指南）：配置是基础。 在启动复杂任务之前，务必仔细检查API接口和文件路径配置。如果路径或接口配置有误，后续的执行流程将无法顺利跑通。

2. 定义任务与生成计划（Prompt Definition & Planning）

步骤：

1. 输入初始指令： 采用语音输入的形式，向系统提供最简洁的指令（指引），例如：“下载最新的AI辅助写作的学术论文，帮我撰写一篇能发表的学术化综述论文”。 【提示词的优化系统将根据你的简洁指令进行优化，生成一个详细且逻辑严谨的计划，例如要求下载最新3-5年高引用的成果（优先SCI/SSCI收录），并要求论文包含摘要、关键词、引言、文献综述与分析、讨论、结论与展望、参考文献等完整的期刊板块。】

2. 指令优化与计划生成（启用PLAN）： 打开“PLAN”（计划）按钮，这是让流程顺利“跑起来”的关键。

3. 规避“虚幻”文献： 通过这种方法，AI直接从标准期刊下载文献，能够有效地减少“虚幻”的论文或期刊（即AI编造的文献），从而保证综述的真实性。

💡 小白建议： 学会使用PLAN功能。 即使你的初始指令简单，提示词优化和A开启PLAN功能也可以帮你完成复杂、符合要求的任务描述。

3. 结构化代理构建与指引（Agent/Entity Construction & Guidance）

对于更高标准的写作（如SCI论文），需要构建一套更完整的智能体（Agent）体系。

步骤：

1. 构建Agent体系： 针对论文撰写的不同阶段，构建专门的真体。一个完整的SCI论文流程设计可能需要10个智能体，包括选题构建智能体、文献调研智能体、实验设计智能体、数据分析智能体、论文撰写智能体、期刊选择智能体、投稿与同行评审智能体等。
2. 匹配MCP和API： 每个真体都需要配置相应的MCP和API接口，并在执行前进行测试对接口，确保MCP与真体能够成功对接并跑通。
3. 设计结构化指令体系： 为指导这些智能体发挥最大功效，必须设计一套全面的、结构化的指令体系，包括行动背景、智能角色、核心对要目标、输入信息、执行流程、输出格式、质量标准、评估及协作智能体的定义标准等关键要素。

💡 小白建议（用规则框定AI）： 将这套详细的结构化指令体系放置在“规则栏”（全局规则）中。这样，系统在完成调用时，即使你的指令不够清晰，AI也会按照预设规则来执行任务，保证输出结果的清晰度和质量。

4. 执行、测试与核心经验总结

步骤：

1. 执行奔跑与结果输出： 在MCP、智能体和指令和规则都配置好后，开始运行整个流程。系统将通过一系列动作，最终输出一篇完整的综述论文（例如关于“AI辅助学术协作的研究进展与方向”的综述）。
2. 测试API： 在实际运行之前，必须对每一个API接口进行测试，以确保MCP与真体能够正常使用和对接。

⭐ 核心经验总结：AI无法替代你的思考

虽然AI辅助协作（通过MCP、智能体和指令）能够极大地节省你的时间，但它不能够去代替你思考。

• 想法是驱动力： 所有的新想法（ID）、研究方向的突破（例如创新性或前沿性的突破）仍然要依靠你自己。
• 你才是导师： 你需要去指导这些不同的工具人智能体（Agent），告诉它们你想要在哪个方向上操作，并告诉它们你想要得到什么样的结果。你的思考是整个过程中最重要、最核心的环节。