denario

Denario - AI 驱动的科研工作流自动化系统

技能概述

Denario 是一个基于多智能体架构的科研助手系统，能够自动完成从数据分析到论文发表的全流程科研任务。

适用场景

1. 科研数据分析与假设生成

当你拥有一批研究数据，需要从中发现有价值的研究方向时，Denario 可以分析数据集特征，自动生成研究假设和待验证的科学问题。支持时间序列数据、实验数据等多种数据类型。

2. 研究方法开发与实验执行

需要设计研究方案并执行计算实验时，Denario 可以帮你构建结构化的研究方法论，运行数值计算，生成可视化图表，并输出完整的分析结果。支持 pandas、sklearn、scipy 等常用科学计算工具。

3. 学术论文自动撰写

完成研究后需要撰写期刊论文时，Denario 可以根据研究结果自动生成符合目标期刊格式要求的 LaTeX 论文，支持 APS 等多种期刊样式，包括图表集成和完整的 LaTeX 源码。

核心功能

1. 端到端科研管道

Denario 提供完整的研究流程自动化：数据描述 → 假设生成 → 方法设计 → 实验执行 → 论文撰写。每个阶段都可以自动执行或手动干预，支持灵活的混合工作模式。所有输出都是结构化的，便于版本控制和重现。

2. 多智能体任务协调

基于 AG2 和 LangGraph 框架，Denario 协调多个专门化的 AI 智能体处理不同任务：假设生成专家、方法论设计专家、数据分析专家、论文写作专家等。各智能体协同工作，确保研究流程的连贯性和质量。

3. 智能论文生成与格式化

自动将研究成果转化为期刊投稿格式的 LaTeX 论文。支持多种期刊样式模板，自动处理图表插入、参考文献格式、章节结构等。生成的 LaTeX 源码可直接编译为 PDF，符合学术出版标准。

常见问题

Denario 支持哪些 LLM API？如何配置？

Denario 支持 Google Vertex AI、OpenAI 以及其他兼容 AG2/LangGraph 的 LLM 服务。你需要通过环境变量或 .env 文件配置 API 密钥。详细的配置指南（包括 Vertex AI 设置）可以参考 references/llm_configuration.md 文档。

Denario 可以完全自动生成论文吗？

Denario 可以自动生成论文草稿，包括研究背景、方法描述、结果展示和结论分析。但生成的论文仍需要人工审核和修订，确保科学准确性、逻辑连贯性和表达质量。Denario 更像是智能科研助手，而非完全替代人类研究者。

Denario 需要什么 Python 环境？

Denario 需要 Python 3.12 或更高版本。推荐使用 uv 进行安装：uv add "denario[app]"。如果遇到包依赖冲突，建议使用虚拟环境或 Docker 容器。Docker 镜像已预装 LaTeX 和所有依赖，开箱即用。