当AI开始搞科研：华为实验室的”深度研究代理”宝典
前情提要：论文界的连续剧
还记得上次华为诺亚方舟实验室和香港大学联手推出的那篇”深度研究代理”综述吗？没错，就是那个把整个AI科研领域分门别类得像超市货架一样工整的论文。
现在！他们带着续集杀回来了！科学家们这是要把论文写成连续剧的节奏啊！
两部曲的奥妙
第一季：AI科研界的”购物指南” 上一篇文章简直是个”市场分析报告”——
告诉你各家公司(OpenAI、谷歌等)的产品属于哪个流派详细比较各种方法的优劣 就像在超市购物，货比三家超实用！
第二季：DIY科研AI的”乐高说明书” 这次的新论文则是”从新手到大师”的完全手册——
手把手教你怎么搭建自己的深度研究代理详细列出了每个必备的功能模块 看完感觉马上就能开个AI科研小作坊！
追剧指南
想了解领域格局？* 看第一季！它就像一个精彩的”谁在秘密布局什么”的科技谍战片。想动手实践？* 第二季就是你的”乐高搭建教程”，保证让你从”科研小白”变身”实验室狂人”！温馨提示：* 两台”连续剧”一起享用效果更佳！可能会引发科研冲动副作用：看完就想冲去实验室开始coding~PS. 这两篇论文的作者们是不是打算开创”科研论文连续剧”新流派？期待第三季！
第一步，谋定而后动：一切始于“规划 (Planning)”
AI的“作战计划”：从莽夫到军师的进化之旅
第一步：别急着冲锋，先画地图
想象一下，AI以前就像个热血青年，听到指令就嗷嗷往前冲——“研究电动汽车电池！”然后一头扎进维基百科的词条海洋里，最后抱着一堆不相干的“香蕉电池”和“土豆电池”回来。
但现在不一样了！它学会了人类的终极智慧：先做计划。这相当于给AI配了个作战地图，让它知道“电池技术趋势”不是一篇文章能搞定的事，而是得拆成：
任务1：摸清现在市面上电池的种类（别再把特斯拉和南孚搞混了）。任务2：搞清楚这些电池为啥会突然罢工（比如冬天电量掉得比股票还快）。任务3：翻遍最新的论文，看看科学家们又在实验室偷偷鼓捣什么黑科技。挑战：AI的“选择困难症”
最大的难题是——如何把“帮我写个牛逼论文”这种模糊需求，变成“先查资料，再分析，最后憋出结论”的具体步骤。毕竟，AI不像人类，它没有“直觉”（或者说，它的直觉可能是“把所有维基百科页面都打印出来”）。
为了避免AI跑偏（比如研究着电池突然开始写诗赞美锂离子），它得做到：
结构清晰：把大目标切成小任务，像切蛋糕一样工整。灵活调整：万一发现“石墨烯电池”是个坑，赶紧换方向，别死磕。让人看懂：不能最后交出一份只有机器能读懂的“0101”计划书。AI的两种“军师流派”
1. 知识型军师：靠“记忆”吃饭
这类AI脑子里存着百科全书，比如：
“锂电池怕冷？没错，我知识库里写着呢！”“固态电池是未来？先查查去年诺贝尔奖得主怎么说。”它像个老学究，靠已有的数据和推演制定计划，优点是稳，缺点是……如果问题太新（比如“如何用香蕉皮发电”），它可能会死机。
2. 学习型军师：在“犯错”中成长
这类AI更像实习生，主打一个“边干边学”：
“我猜第一步该查资料？错了？好的，下次我先分类！”“用户说我的计划太啰嗦？马上删掉2000字废话！”通过不断试错和反馈（比如强化学习），它变得越来越聪明，但也可能偶尔搞出“为了省时间，直接编数据”的骚操作……
案例：从“莽夫AI”到“战略家AI”
旧版AI*：接到任务：“研究电池趋势”。行动：疯狂下载100篇论文，内容从“量子物理”到“电池回收垃圾桶设计”应有尽有。结果：用户崩溃。新版AI*：规划阶段：“先分类，再找痛点，最后盯紧前沿。”执行：精准锁定“固态电池的热稳定性问题”，跳过“电池与外星科技的联系”。结果：用户感动到想给AI发工资。结论：与其让AI当莽夫，不如让它先学会写To-Do List*。毕竟，连人类都知道——没计划的努力，就像不带地图的环球旅行，最后可能发现自己站在南极研究企鹅的充电习惯。第二步，精准发问的艺术：“问题构建 (Question Developing)”
问路也要讲艺术？AI的检索大冒险
问题构建：一场浩大的“猜谜游戏”
你以为问路是随便喊一嗓子就行吗？天真！AI界哪怕问个“电池哪家强”，都得先学会精准投喂关键词，不然搜索结果要么像大海捞针，要么像“空气里找WiFi”。
目标
核心任务：把“随便问问”变成“精准提问”，确保每次检索都是一针见血，而不是像没睡醒一样念叨“电池……电池……电池……”。挑战：既不能太啰嗦（精确过头），也不能像喝醉了一样含糊（覆盖面太广），还得根据上下文“动态调整”——毕竟，没人喜欢反复回答“你是谁”这种哲学问题。方法论大PK
打游戏型AI（奖励优化法）策略：AI像打游戏一样疯狂试错，运气好就加分（正确答案），倒霉就扣分（垃圾信息），最后练就一身“提问王”本领。优点：适应性强，能在实战中进化。缺点：前期可能像新手村菜鸟，问出一堆“电池能吃吗？”的奇葩问题。学霸型AI（监督驱动法）策略：直接学人类高手的提问模板，或靠一群AI互相“抬杠”（多Agent协作）来优化提问。优点：稳准狠，避免强化学习的过山车式训练。缺点：如果人类模板过时，AI可能还在问“大哥大电池续航如何”。实战案例：电池界的“选秀大会”
假设任务是“调研电池”，AI可能祭出以下灵魂拷问：
“三元锂电池 vs 磷酸铁锂电池：谁更抗揍？”（优缺点对比）“固态电池现在吹的牛实现了吗？”（最新研究进展）“钠离子电池：便宜货还是未来顶流？”（商业化前景）精髓：每个问题都是带钩子的鱼饵*，专钓有用信息，而不是在数据的海洋里捞拖鞋。—结论*：问路是技术，检索是艺术，而AI……正在努力从“结巴萌新”进化成“提问大师”。第三步，上天入地搜集情报：“网页探索 (Web Exploration)”
如何在信息海洋里优雅地捞干货
上网查资料听起来很简单？年轻人还是too young too simple！今天我们就来聊聊如何在互联网的”垃圾堆”里精准淘出那块靠谱的金子。
当个优雅的”网络海王”
搜索是一门艺术，而我们需要做的就是在茫茫信息的海洋里精准撒网捕鱼：
目标
把那些闪着金光的靠谱知识”钓”上来避免捞到一坨”信息垃圾”主要挑战
你以为互联网是个图书馆？其实更像海鲜市场 —— 90%是海鲜壳和腥臭味，只有少数几只新鲜货色藏在角落。关键是隔着屏幕我们还不能闻气味！
两大绝活，总有一款适合你
1. 让AI替你”手贱”点鼠标法
想象你的AI化身一个网瘾少年：
见到链接就疯狂点击（别担心，不扣电费）遇到注册页面就开始编造个人信息（比如起名”哈利·波特”）在弹窗广告中闪转腾挪（AI可比人类敏捷多了）优点*：连网站后台暗门都能给你探出来缺点*：速度堪比你家楼下ATM机取钱的老爷爷2. 直接走后门法
这才是社恐人士的最爱：
不用和网页界面社交，直接问搜索引擎要大厂”内部资料”速度之快，堪比外卖小哥的电动车但…可能会错过一些犄角旮旯的小众内容优点*：效率感人，适合早上查资料下午赶deadline的选手缺点*：像吃快餐，虽然管饱但可能不够特色—下次有人说”上网查一下”，请默默掏出这份指南，做个优雅的信息渔夫～
第四步，从碎片到洞见：“报告生成 (Report Generation)”
当AI变身情报界的”拼图大师”：论如何把碎片信息变成黄金报告
各位观众朋友大家好！今天我们一起来围观AI如何完成人类最头疼的工作之一——把零散情报变成靠谱报告。这就像让一个机器人替你把乐高积木拼成航母模型，还得确保每个零件都严丝合缝！
终极任务：垃圾堆里淘黄金
目标：把东一块西一块的情报碎片，变成能登上学术期刊的”正经报告”挑战：别整成意识流：防止报告变成”今天天气不错，我觉得特朗普可能…啊对了月球背面…”拒绝胡说八道：AI一旦放飞自我，能说”研究表明猫会开飞船”（虽然我们都很希望这是真的） AI的独门秘籍
1. 先把骨架搭好：结构控制篇
AI报告写作的两大流派：
① 大纲强迫症患者法*第一步：列出目录比毕业论文还详细第二步：往每个小标题里塞内容效果：比政府工作报告还层次分明② 格式紧箍咒法*设定模板：”首先…其次…最后…”自动纠偏：”检测到第3段开始聊美食，立即终止！”2. 真理部审核：事实核查篇
AI防忽悠三板斧：
① 证据链狂魔*每句话必须找到”人证物证”找不到？那就说”据不愿透露姓名的消息人士称”② 矛盾调解员*当A情报说”经济向好”，B情报说”经济药丸”AI的反应：”经查，经济在部分领域向好而在另一些领域药丸”③ 打假专家*打分标准：与原文一字不差：100分自己脑补内容：0分把GDP增长率说成猫咪体重：直接死机 行业潜规则
好的AI报告应该像瑞士表——精密但无聊坏的AI报告则是毕加索的画——创意十足但看不懂最怕遇到那种AI，表面写着学术报告，实则隐藏着意识流小说最终警告：如果看到AI写的报告出现”据我观察””我觉得”等字样，请立即拔电源！*工作流架构：一个全能天才还是一个专家梦之队？
“独行侠” vs “复仇者联盟”：AI研究员的两种打开方式
在AI系统的江湖里，研究者们一直在纠结一个灵魂拷问：是该培养一个“超级英雄单打独斗”，还是组个“复仇者联盟集体作战”？
单代理系统：孤独的全能侠
核心设定*：一个AI包揽所有活，从查资料到写报告，全程SOLO出战，堪称“研究界的瑞士军刀”。工作模式*：一体化流程：像吃自助餐一样，从开胃菜（问题分析）到甜点（报告生成），全由它一个人（？）搞定。典型案例：DeepResearcher：号称“一支穿云箭，千军万马自己干”。WebThinker：名字很文艺，实际是个“键盘侠”，独自在网上冲浪找答案。Search-R1：单枪匹马闯学术江湖，偶尔被复杂问题逼到“内存过载”。优点：不用协调队友，省去“开会扯皮”的时间；缺点*：任务一复杂，容易变成“过劳AI”。—多代理系统：热热闹闹的研究小队
核心设定*：把任务拆成几块，每个AI领一份工，组团刷“学术副本”。工作模式*：分工明确：像公司部门一样各司其职，甚至能开个“AI晨会”（如果它们会说话的话）。规划者代理：相当于“项目经理”，负责画大饼（划掉）制定计划。查询者代理：专注“如何用谷歌搜出老板想要的答案”。检索者代理：工具人担当，擅长“从1000篇论文里盯准第42页第三段”。写作者代理：团队里的“笔杆子”，把零散信息包装成高大上的报告。典型案例*：AgentRxiv：听名字就像个学术联盟，实际是“AI版复联”。AI Scientist：科研界的“披头士乐队”，每人负责一个声部。OpenResearcher：开源社区的“众包天团”，干活靠人（工智能）多。优点：专精效率高；缺点*：沟通成本陡增，可能陷入“三个AI一台戏”的混乱。终极问题：
选“独行侠”还是“组合拳”？
如果你想要简单直接——单代理是你的外卖小哥，随叫随到。如果你追求深度专业——多代理就是满汉全席，慢工出细活。（当然，也可能是“一个AI摸鱼，全队陪跑”……）
关键过程：如何训练和评估这些聪明的代理？
科研助手系统的优化与评估：从”学渣”到”学霸”的进化之路
您是不是也好奇，这么复杂的系统究竟是怎么调教成”学霸”的？就像人类学习一样，它也得经历一番”头悬梁、锥刺股”的训练。论文里讲了几个关键方法，简直是系统进阶版的”五年高考三年模拟”！
1. 参数优化：系统的”刷题大法”
对比学习（Contrastive Learning）
想象你在教AI分辨”学霸笔记”和”学渣作业”——成功的案例就是字迹工整、逻辑清晰的笔记；失败的案例则是潦草到连自己都看不懂的涂鸦。通过这种方式，系统慢慢学会了：
哪些是好操作（比如正确分析数据）哪些是坑（比如用错工具直接崩盘） 强化学习（Reinforcement Learning）
这就像打游戏，系统一开始可能是个”菜鸟”，动不动就跑偏。但设定一个终极目标（比如写出一篇高质量的科研报告），每次它做得不错，就奖励它”经验值”。于是，在无数次失败与”加鸡腿”的激励中，它终于变成了”高玩”！
课程学习（Curriculum Training）
你总不能让系统一上来就挑战博士课题吧？它也得像人类一样，先学会：
简单任务：比如整理数据中等任务：比如分析趋势地狱难度：独立完成整个研究稳扎稳打，逐步升级，系统才不会”心态爆炸”！
2. 基准测试：系统的”期末考试”
训练得再好，也得拉出来遛遛！论文里提到，得用科学的评估标准来衡量系统是否真的”学有所成”。比如：
任务完成度：是不是真的把研究做明白了？决策合理性：选工具的时候是不是在瞎蒙？报告质量：写出来的东西到底靠不靠谱？只有这样，才能确保它不是只会”纸上谈兵”，而是真正能帮科研人员省心的”智能助手”！
科研AI代理的”期末考试”大盘点
你以为只有学生才要考试？现在连AI都得参加”期末测试”了！科研人员为了让这些”数字研究员”别光顾着划水，专门设计了两类令人闻风丧胆的”考场”：
1. 网瘾少年特训营（面向搜索的基准）
代表作：MIND2WEB 2
考试内容：让AI在浩瀚的互联网里找资料（比如”如何用微波炉烤出完美的牛排”）。评分标准：能不能精准点开正确的网页（而不是误入某宝链接）。能不能在眼花缭乱的广告中慧眼识珠，找到真正有用的信息（而不是被”点击即送”骗走）。2. 论文流水线质检员（面向研究的基准）
代表作：DEEPRESEARCH BENCH
考试内容：从开题到交稿，让AI全程模拟科研超人。评分标准：报告有没有胡编乱造（知识准确率）。引用参考文献时是”老实人”还是”复制粘贴侠”（引用召回率）。逻辑是否自洽，能不能把读者从”A为什么导致B”绕晕（流程合理性）。如果说第一类是”搜索引擎王者争霸赛”，那第二类简直就是”学术界的魔鬼训练营”——不仅要会找资料，还得写出能让导师点头的论文，堪称AI版的”毕业答辩求生指南”！
所以，下次看到AI写的报告，别忘了背后可能有一群科学家正拿着小本本打分：”这段引用漏了，扣分！这个结论太跳跃，不及格！”
下一步去哪？我们面临的真实挑战与未来
当AI遇到现实世界：一个笨拙学者的冒险故事
第一幕：代理先生的”新手村”之旅
代理先生站在”现实世界”的大门前，手里攥着一本《网页搜索入门指南》，满脸期待。可惜，现实世界比他想象的要复杂得多：
工具使用障碍：代理先生发现，除了网页搜索，现实世界中还有数据库、API、代码库这些”怪兽”。每次它想召唤这些工具时，不是密码错了，就是返回了一堆”404″。达摩克利斯之剑：头顶悬挂着一把叫”事实性”的剑。代理先生小心翼翼地挑选数据，可网络是个”谣言批发市场”，一不小心，就把”太阳从西边升起”当真了。第二幕：代理先生的进阶修炼
为了变得更强大，代理先生决定提升技能——
多模态理解：它试图读懂PDF里的表格，但那些”格子怪兽”总是让它晕头转向。个性化助理：它想当用户的”贴心小管家”，但总把用户的”爱喝咖啡”理解成”想变成咖啡”。第三幕：未来在何方？
尽管困难重重，代理先生依然摩拳擦掌：
未来的挑战：如何在一片纷杂的信息中精准提取真相？如何让AI不仅仅是“会搜索”，还是“会思考”？工程师的舞台：这不仅是AI的进化，也是人类工程师大显身手的机会。说不定下一代的AI会是个“AI修猫”，不仅会Prompt，还会抓老鼠呢！（误）注：本文灵感来源于微信公众号“AI修猫Prompt”，但代理先生的冒险故事纯属虚构。*© 版权声明
本站部分内容来源于互联网，仅用于学习、交流与信息分享之目的。版权归原作者或相关权利人所有，如涉及版权问题，请及时与本站联系，我们将在第一时间核实并处理。
