aiming-lab/AutoResearchClaw

해결하는 문제

AutoResearchClaw는 단일 연구 아이디어를 컨퍼런스 대응 학술 논문으로 변환하는 자율적인 연구 파이프라인입니다. 문헌 조사, 실험 설계, 코드 실행, LaTeX 원고 작성 등의 수작업을 제거하고, AI가 생성한 허위 인용이나 위조된 결과와 같은 일반적인 문제를 방지하는 시스템을 제공합니다.

작동 방식

이 시스템은 초기 주제 범위 설정과 문헌 탐색(OpenAlex, Semantic Scholar, arXiv의 실제 API 사용)에서 시작하여 하드웨어 인식 사전 환경에서 실험 실행 및 최종 LaTeX 내보내기까지 이르는 23단계 파이프라인을 8단계로 나누어 운영합니다. 주로 두 가지 모드로 작동합니다:

• 완전 자율 모드: 파이프라인은 모든 단계를 독립적으로 실행하며, 실험이 실패했을 경우 자율적으로 방향 전환하고 실험을 자가 복구합니다.
• 공동 조종 모드: 사용자가 개입할 수 있는 시스템으로, step-by-step, co-pilot와 같은 6가지 개입 모드를 제공하여 가설 생성, 실험 설계 검토, 논문 공동 작성 등을 사용자가 안내할 수 있습니다.

이 프로젝트는 Agent Client Protocol (ACP)를 통해 다양한 AI 코드 에이전트와 통합되며, OpenClaw를 통해 Discord 및 Telegram과 같은 메시징 플랫폼과도 연결 가능합니다.

대상 사용자

연구자 및 학계 종사자에게 설계되었으며, 완전 자동화된 초안을 원하는 사람부터 실험 및 글쓰기 단계에서 AI 파트너와 협업하고 싶은 사람까지, 연구 주기를 가속화하고자 하는 모든 사람에게 적합합니다.

주요 특징

• 다중 도메인 실행: 고에너지 물리학, 생물학, 통계학 전문 에이전트와 일반적인 Docker 실행기 포함.
• 위조 방지: 실제 문헌과 비교하여 주장의 정확성을 검증하는 Sentinel Watchdog과 4단계 인용 무결성 시스템을 갖추고 있습니다.
• 자기 진화: 실패한 실행에서 교훈을 추출하여 MetaClaw를 통해 미래 성능을 향상시킵니다.
• 컨퍼런스 대응 출력: NeurIPS, ICML, ICLR 템플릿을 타겟으로 한 완전한 학술 논문을 LaTeX 형식으로 생성합니다.
• 유연한 통합: Claude Code, Gemini CLI 등 다양한 LLM 백엔드 및 메시징 플랫폼과 호환됩니다.