多智能体论文检索与阅读工作台 —— 输入研究主题，自动搜索、筛选、阅读论文。
课程作业，仅为简单实现，效果较差，仅供参考。
- 多模态图文问答：论文对话支持上传本地图片（png/jpg/webp，≤8MB），与论文检索上下文一并送入视觉模型，可结合论文内容解读图表/截图。图片轻量落盘、仅在上传当轮发送，控制 token 成本。
- 个性化推荐：新增 RecommendAgent 与用户记忆文档（
data/memory.md）。系统从搜索记录、已读论文、对话提问中提炼出可持续更新的研究兴趣画像，并据此给出研究方向、检索关键词与阅读建议；进入新检索界面时自动生成，关键词可一键发起检索。
- 向量检索升级：将单篇论文 chunk 检索从 TF-IDF 词频匹配升级为 FAISS 稠密语义检索。每篇论文独立建索引（
IndexFlatIP+ 向量归一化 = cosine），embedding 通过 LiteLLM 调用（默认bge-m3，可在.env中配置），能命中同义/释义表达。embedding 不可用时自动回退到摘要/abstract 上下文，问答不中断。
- 智能检索：输入研究主题，LLM 自动拆解为子方向，通过 Google Scholar 检索论文并逐篇反向查找 arXiv 版本补全全文信息
- 论文筛选：多维度评分（关键词匹配度、引用量、时效性、arXiv 完整性），去重合并且排序
- 深度阅读：自动下载解析 PDF，生成结构化中文摘要（背景、方法、创新点、实验结果等）
- 论文评审：LLM 对论文进行多维度评审（选题、方法、实验、写作等）
- 多论文对比：选取多篇已生成摘要的论文，一键生成横向对比表格与综述（可拖拽宽度的对比面板，会话内保留对比历史）
- 问答交互：对单篇论文自由提问，基于论文全文进行引用溯源式回答；支持上传本地图片进行多模态图文问答
- 个性化推荐：从搜索记录、已读论文、对话提问中提炼用户研究兴趣画像（
data/memory.md），自动给出研究方向、检索关键词与阅读建议 - 流式展示：检索结果逐篇实时流式推送，论文卡片依次出现
| 类别 | 技术 |
|---|---|
| Agent 编排 | LangGraph |
| LLM 接入 | LiteLLM |
| 文献检索 | Google Scholar (SerpAPI) + arXiv 标题反向查找 |
| PDF 解析 | PyMuPDF |
| 向量检索 | FAISS 稠密语义检索（LiteLLM Embedding，默认 bge-m3） |
| 结构化存储 | SQLite |
| Web 框架 | FastAPI + 原生 HTML/CSS/JS |
- Python 3.10+
- 可用的 LLM API（支持 OpenAI 兼容接口）
git clone <repo-url>
cd PaperAgent
pip install -r requirements.txtcp .env.example .env编辑 .env，填入 LLM API 配置（必填）：
# 主模型（Summarize / Reading / Review）
LLM_MODEL=gpt-4o
LLM_API_KEY=sk-your-key
LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
# 快速模型（Planner / Search / Reflection）
FAST_LLM_MODEL=gpt-4o-mini
FAST_LLM_API_KEY=sk-your-key
FAST_LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
# Embedding（论文 chunk 语义检索，默认复用主 LLM 的 Key/BaseURL）
EMBEDDING_MODEL=bge-m3
# Google Scholar（必填 —— 主搜索源）
SCHOLAR_API_KEY=sk-your-key
SCHOLAR_BASE_URL=https://api.302.ai/serpapi/search搜索参数可在 config/search.yaml 中调整：
scholar:
max_results_per_keyword: 10 # 每个关键词最多返回篇数
max_final_papers: 15 # 最终保留论文数python app.py浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 即可使用。
- 输入研究主题（如 "Retrieval-Augmented Generation for scientific literature review"）
- 系统自动拆分主题并检索论文，论文卡片实时出现
- 勾选感兴趣的论文，点击「总结」获取结构化中文总结
- 点击「评审」获取 LLM 对论文的多维度评价
- 在论文对话框自由提问，进行深度阅读（可上传图片进行图文问答）
- 点击「对比分析」展开对比面板，选取多篇已生成摘要的论文进行横向对比
- 点击「新检索」进入新检索界面时，自动生成基于使用记录的个性化推荐
- 支持笔记与翻译
PaperAgent/
├── app.py # 入口
├── config/
│ ├── .env # 环境变量（API Key 等）
│ ├── settings.py # 配置加载器
│ ├── llm.yaml # LLM 参数
│ ├── search.yaml # 检索参数
│ └── prompts.yaml # Agent Prompt 模板
├── src/
│ ├── agents/ # Agent 实现
│ │ ├── planner.py # 研究主题拆分
│ │ ├── search.py # 论文检索调度
│ │ ├── summarize.py # 论文摘要生成
│ │ ├── reading.py # 论文问答（支持多模态图文）
│ │ ├── review.py # 论文评审
│ │ ├── compare.py # 多论文对比分析
│ │ ├── recommend.py # 用户记忆提炼与个性化推荐
│ │ └── reflection.py # 检索质量反思
│ ├── retrieval/ # 检索核心
│ │ └── literature_retrieval.py # Scholar 检索、arXiv 反向查找、去重、评分
│ ├── tools/
│ │ ├── arxiv_client.py # arXiv 标题反向查找
│ │ ├── scholar.py # Google Scholar 客户端
│ │ └── pdf_parser.py # PDF 解析
│ ├── workflows/
│ │ └── research.py # ResearchWorkflow 门面
│ ├── memory/ # FAISS 向量检索 / SQLite 存储 / 用户记忆文档
│ ├── corpus/ # 论文语料管理
│ ├── llm/ # LLM 调用封装
│ ├── domain/ # 领域模型
│ └── graph/ # LangGraph 工作流定义
├── web/ # FastAPI Web 界面
│ ├── main.py
│ ├── templates/
│ └── static/
├── data/ # 运行时数据（PDF 缓存、SQLite DB）
└── tests/ # 单元测试