核心思路
科研工作流自动化的本质是：让AI理解科研问题的语义，然后规划出一组合适的工具调用序列。
这个思路和现代Agent框架（如LangChain、AutoGPT）是一致的，只是领域换成了科研场景。
简化实现
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI
# 定义科研工具
tools = [
Tool(
name="arxiv_search",
func=arxiv_search_fn,
description="搜索arXiv论文，返回相关性排序结果"
),
Tool(
name="dataset_fetcher",
func=fetch_dataset_fn,
description="根据关键词下载公开数据集"
),
Tool(
name="model_inference",
func=run_inference_fn,
description="运行预训练模型进行推理"
),
]
# 初始化Agent
agent = initialize_agent(
tools,
OpenAI(model="gpt-4"),
agent="conversational-react-description",
verbose=True
)
# 输入科研问题
question = "预测钙钛矿太阳能电池在80°C下的效率衰减曲线"
response = agent.run(f"帮我设计一个实验工作流：{question}")
工作流规划逻辑
def plan_workflow(question: str) -> list[Step]:
"""
简化版工作流规划：
1. 语义解析 → 提取物理变量和约束
2. 文献检索 → 找到相关baseline
3. 数据获取 → 确定数据源
4. 模型选择 → 匹配合适的预训练模型
5. 异常处理 → 定义fallback策略
"""
parsed = semantic_parser.parse(question)
papers = arxiv_search(parsed.keywords, top_k=10)
dataset = dataset_fetcher.fetch(parsed.variables)
model = model_selector.select(parsed.task_type)
return [Step(*), Step(*), ...] # 有序步骤列表
论文参考
局限性
❌ 对跨学科问题支持不足
❌ 无法处理需要隐性知识的步骤
❌ 生成的工作流需要人工审核才能用于正式发表
