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// 项目简介
Feynman 是一个开源的 AI 研究代理，旨在协助处理文献综述、论文审计和实验复现等复杂任务。该平台利用多代理系统来收集证据、执行模拟同行评审并起草结构化的研究结果。用户可以通过终端界面与该工具进行交互，并支持本地和基于云的执行环境。
// 技术分析
Feynman 是一个开源 AI 研究智能体，旨在通过多智能体架构实现复杂学术和技术调查的自动化。通过利用 Pi 运行时并集成 AlphaXiv 和 Docker 等专用工具，它解决了将不同来源的信息综合为可验证、带引用的研究简报这一难题。该项目优先考虑基于来源的输出，确保所有声明都链接到原始论文、文档或代码库，从而显著提高了自动化研究工作流的可靠性。
// 核心亮点
01
利用包含 Researcher、Reviewer、Writer 和 Verifier 等专业角色的多智能体系统，处理调查过程的不同阶段。
02
提供深度研究能力，支持对复杂主题进行并行调查、综合和验证。
03
支持自动化的论文到代码库审计，以识别研究声明与实际实现之间的差异。
04
与 Modal 和 RunPod 等无服务器及持久化 GPU 计算提供商集成，以促进实验复现。
05
提供基于 Markdown 指令的模块化技能系统，允许在无需更改核心代码的情况下扩展研究工作流。
06
通过对所有生成的研究产物强制执行内联引用和源 URL 验证，确保高质量的输出。
// 典型使用场景
01
针对特定主题进行多代理深度研究和文献综述。
02
通过将声明与公共代码库进行比较来审计研究论文。
03
使用本地或基于云的 GPU 计算资源来复现实验。
// 快速开始
首先，使用为您操作系统提供的单行 curl 或 PowerShell 脚本安装 Feynman CLI。安装完成后，您可以直接在终端使用自然语言或斜杠命令（如 /deepresearch 或 /lit）启动研究任务。如需本地模型支持，请使用 'feynman setup' 命令配置您的自定义提供商和 API 密钥。