切问学术

切问学术是FudanNLP团队推出的AI学术智能体基于大型语言模型（LLM）构建的智能代理系统，旨在通过模拟人类认知能力实现环境感知、自主决策与任务执行。其核心框架由“控制端（Brain）、感知端（Perception）、行动端（Action）”三部分构成：控制端以LLM为核心，负责信息处理、知识整合与决策规划；感知端通过多模态技术（文本、视觉、听觉）扩展环境感知能力；行动端则赋予智能体具身操作与工具使用能力，支持与环境动态交互。该智能体以“适者生存”为设计理念，强调通过反馈循环持续优化行为策略，目标是构建具备通用人工智能（AGI）潜力的智能体生态。

功能特点

1. 多模态感知与交互：支持文本、图像、语音等多模态输入输出，例如通过视觉感知识别实验图像，或通过语音交互解答学术问题。
2. 自主推理与规划：采用思维链（Chain-of-Thought）技术分解复杂任务，例如将论文写作拆解为文献检索、大纲生成、内容撰写等子任务，并动态调整执行路径。
3. 长期记忆与经验复用：通过记忆模块存储历史交互数据，支持对相似任务的策略迁移，例如基于过往文献综述经验优化新课题的研究框架。
4. 工具调用与扩展能力：可集成外部工具（如数据库查询、实验设备控制），例如自动调用学术数据库API检索文献，或控制实验室仪器完成数据采集。
5. 社会协作与角色扮演：支持多智能体协同，例如模拟学术会议中的“提问者”与“答辩者”角色，通过互动提升研究严谨性。

优缺点

优点：

• 通用性强：覆盖文献分析、实验设计、论文润色等全流程学术需求，减少对领域专用工具的依赖。
• 适应性强：通过持续学习与反馈优化，可快速适应新兴研究方向或交叉学科场景。
• 交互自然：依托LLM的语言理解能力，支持多轮对话与意图澄清，例如在实验方案讨论中主动追问关键参数。

缺点：

• 知识时效性受限：依赖训练数据，对最新研究成果的覆盖存在滞后性，需通过调用外部知识库或人工标注更新。
• 复杂任务效率低：在需要专业领域深度推理的场景（如数学证明、算法设计）中，性能可能弱于专用模型。
• 计算资源需求高：多模态处理与长期记忆机制显著增加算力消耗，导致响应延迟或成本上升。

主要应用场景

1. 文献研究：自动生成文献综述、提取关键结论、对比不同研究方法。
2. 实验辅助：设计实验流程、模拟实验结果、分析异常数据。
3. 学术写作：润色论文语言、优化逻辑结构、检测学术规范问题。
4. 跨学科协作：翻译专业术语、解释领域知识、协调多领域研究团队。
5. 教育场景：个性化答疑、批改作业、模拟学术答辩。

使用方法

1. 目标设定：明确任务需求（如“分析2020-2025年AI伦理领域的文献趋势”）。
2. 输入交互：通过自然语言或上传文件（如PDF论文）提供上下文信息。
3. 工具配置：根据任务需求调用外部工具（如连接Web of Science数据库）。
4. 执行与反馈：智能体输出结果后，用户可通过追问、修正指令等方式优化输出。
5. 结果导出：支持将分析报告、实验代码等生成结构化文件（如Markdown、JSON）。

收费标准

1. 基础型服务：适用于单一任务（如文献检索），按API调用次数计费，每次约0.02-0.1元人民币。
2. 专业版服务：支持多步推理与工具调用，按任务复杂度分级定价，例如简单任务每月2000-5000元，复杂任务每月1-3万元。
3. 企业定制服务：提供私有化部署、长期记忆系统定制、多智能体协作开发，费用需根据具体需求协商，通常10万元起。
4. 免费试用：部分功能（如基础文献分析）可能提供限时免费额度，但高级功能（如实验设计）需付费解锁。