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用不着Ctrl+F了！全新AI论文工具，帮你在原文献里海里捞针

一套生成论文初稿的多智能体工作流

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13 Oct 2026 • 9 min read

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用不着Ctrl+F了！全新AI论文工具，帮你在原文献里海里捞针

henry

2026-10-11

17:04:31

来源：

量子位

一套生成论文初稿的多智能体工作流

henry 发自凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

我真求你们了，论文都多得看不过来了，怎么自动写论文的工具还在往外冒！

最近，GitHub又又又又上新了一个AI论文生成工具——

Open Academic Paper Gen

。

先别急着划走！

除了能自动生成一版带参考文献的初稿以外，Open Academic Paper Gen还有个你必须关注的点——

在能获取文献全文的情况下，它会从

全文

（划重点）中寻找依据，核验论文里的引用观点。

有一说一，这非常实用了。

因为论文写作很多时候，就是从一个研究主题出发，不断梳理观点、寻找证据，再根据文献调整自己的判断。

有了AI之后，论点可以帮你发散，论据也可以帮你检索来源。

但问题在于，有时候观点、论文是真的，可一旦把（AI给的）“观点”放回全文里，结合上下文语境去看，就会发现，作者可能压根不是那个意思。

所以，为了解决这个问题，Open Academic Paper Gen在拿到文献全文之后，会进一步定位相关段落，判断这篇文献到底能不能支撑对应观点。

如果有页码信息，它还会在注释里标出对应的PDF页码，方便人再回去翻查。

也就是说，它不光会查“这篇论文存不存在”，还会查“这话到底是不是它说的”。

一套生成论文初稿的多智能体工作流

总体来看，Open Academic Paper Gen是一套生成论文初稿的多智能体工作流，把从选题到导出的过程，拆成了九个阶段：

确定研究范围、检索文献、清理筛选、分析趋势、寻找切入点、列提纲、写作、核验，最后导出。

和其他AI论文写作工具类似，你给它一个研究主题，比如“物理世界的RSI”。

它就会从这个主题中拆出具体的研究问题，再生成对应的中英文关键词，去OpenAlex、Crossref、Semantic Scholar和arXiv里搜索论文。

搜回来的文献会进一步去重、评分，再由模型筛选相关性。遇到相关性较高的论文，还会顺着它的参考文献，以及后来引用它的研究继续找。

相当于抓住一篇，再顺藤摸瓜补一批，思路其实有点像当年的CONNCTED PAPERS。

（有没有懂的）。

接下来，收集到的文献，会被整理成一张证据表，汇总每篇论文的研究问题、方法、数据、结论以及局限。

有了这些材料，系统再分析研究趋势，提出可能的研究角度、研究空白和假设。

这里还有个挺有意思的环节，叫

创新性诊断

。

Open Academic Paper Gen会从问题、方法、数据和视角几个维度评估切入点，指出文献池中最接近的已有工作，并给出审稿人可能提出的质疑。

（这相当于是在你觉得自己做出ResNet时，AI先帮你看看别人是不是做过）

具体的，这些判断会围绕本次检索到的文献展开，不过，文献池里没找到，不代表全世界没人做过～

最后，研究角度确定后，系统继续生成提纲、分章节起草。

初稿写完，再进入引用核验和模拟审稿，最后可以导出 Markdown 或 LaTeX，以及 RIS、BibTeX 等参考文献格式。

在具体的运行方式上，默认模式下Open Academic Paper Gen会在主要阶段停下来，等你审查、编辑、确认后再往下走。

如果想测试一下AI研究的能力，也可以让它自动跑完，选择全自动模式。

最后，准备开跑的朋友还得注意一下模型配置：

目前项目支持OpenAI和智谱GLM，但论点核验、无引用陈述检查和模拟审稿这几个环节，仍然需要 OpenAI API Key。

引用怎么查到句子里？

老实说，自动搜文献、写初稿，再让AI审一遍稿，已经是不少论文写作项目的常见组合。

其中一些还加入了引用核验和人工确认，尽量减少模型瞎编。

Open Academic Paper Gen在这套流程里，进一步细化了引用的检查和修改。

毕竟，给一篇初稿配上参考文献是一回事，证明这些参考文献真的能支撑正文，又是另一回事。

具体来说，它把核验拆成了三道检查。

第一道，检查引用能不能在文献池里找到。

写作时，每个引用标记都要对应已经收集到的一篇论文。

如果模型临时编出一个不存在的引用标识，系统就会把它标出来，方便定位和修改。

第二道，核对这篇文献的身份。

有DOI的论文，会先与Crossref的记录核对；查不到时，再去doi.org确认。

标题、作者、年份等信息对不上，会触发相应警告。

第三道，检查原文到底支不支持这句话。

到了这里，检查才真正从“文献信息”，进入“文献内容”。

拿到全文后，系统会从中找出与引用论点最匹配的段落，连同论文开头一起交给模型，判断原文能不能支撑正文里的说法。

拿不到全文，则使用摘要或节选。存在页码数据时，警告还可以标出对应的PDF页码，方便人回去翻查。

当然了，模型

没找到足够证据，不等于已经证明这句话是错的。

按照Open Academic Paper Gen的处理方式，证据不足时可以标为“无法判断”。

文本太少、根本没法核对的文献，则会标为“未核验”，而不是直接算通过。

所以，整体看下来，比起“一键写完论文”，Open Academic Paper Gen把文献整理、证据定位和引用自查串起来的思路的确很灵性。

尤其是面对 AI 写出来的观点和论据，总觉得“好像有道理，但又不敢直接信”的时候，能把对应原文找出来，至少多了一个回去核实的抓手。

By the way，这个项目来自个人开发者

猫叔

。除了Open Academic Paper Gen，他此前还发布过AI编剧、AI研究等多个项目。

参考链接

[1]https://github.com/mmlong818/open-academic-paper-gen

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