aiming-lab/AutoResearchClaw

解決する課題

AutoResearchClaw は、単一の研究アイデアをカンファレンス対応の学術論文に変換する自律的な研究パイプラインです。文献レビュー、実験設計、コード実行、LaTeX原稿作成といった手作業の煩わしさを排除し、AIによる架空の引用や捏造された結果といった一般的な問題を防止する仕組みを提供します。

動作方法

このシステムは、8つのフェーズに分けられた23段階のパイプラインで動作します。初期のトピックの範囲設定と文献発見（OpenAlex、Semantic Scholar、arXiv の実際のAPIを使用）から始まり、ハードウェアに配慮したサンドボックスでの実験実行、最終的なLaTeXエクスポートまでをカバーします。主に2つのモードで動作します：

• 完全自律モード： パイプラインがすべての段階を独立して実行し、実験の自己修復や仮説の失敗時に自律的に方向転換を行います。
• コ・パイロットモード： 人間が関与するシステムで、6つの介入モード（例：step-by-step、co-pilot）を提供し、仮説の作成、実験設計のレビュー、論文の共同執筆をユーザーがガイドできます。

このプロジェクトは、Agent Client Protocol (ACP) を介してさまざまなAIコーディングエージェントと統合でき、OpenClawを介してDiscordやTelegramなどのメッセージングプラットフォームとも接続可能です。

対象ユーザー

研究者や学術関係者向けに設計されており、完全自動化されたドラフトを求める人から、実験や執筆フェーズをAIパートナーと共同で進める人まで、研究サイクルの加速を希望するすべての人々に適しています。

主な特徴

• 多分野実行： 高エネルギー物理学、生物学、統計学の専門エージェントに加え、汎用的なDockerエクセキュータを備えています。
• 捏造防止： 実際の文献と照合して主張を検証するためのSentinel Watchdogと4層構造の引用整合性システムを搭載しています。
• 自己進化： MetaClaw を使用して失敗した実行から教訓を抽出し、将来のパフォーマンスを向上させます。
• カンファレンス対応出力： NeurIPS、ICML、ICLR のテンプレートをターゲットにした完全な学術論文をLaTeX形式で生成します。
• 柔軟な統合： Claude Code、Gemini CLI など複数のLLMバックエンドおよびメッセージングプラットフォームと互換性があります。