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NanoResearch

观察池 · 暂无正式排名

该项目当前未满足“两个有效维度 + 两种数据源”的主榜门槛。

未排名
可观测采用度缺失
动量当前有效 · 2026-09-12
0
关注度当前有效 · 2026-09-12
4
信号可信度 依据当前有数据的独立评分维度数量计算。
2/3 · 1 种数据源

方法论 v2.0 · 快照 2026-09-12 · 超过 2 天视为过期

项目介绍

🔬 NanoResearch 真正运行计算实验——它不仅生成代码,还能将代码提交到 GPU 集群执行训练,收集真实实验结果,生成论文配图,最终输出一篇有实验数据支撑的完整 LaTeX 论文。论文中的每一个数据、表格、图表都来自实际运行的实验结果,而非 LLM 编造。

以下为 NanoResearch 自动生成论文中的真实配图,所有数据、曲线、表格均来自实际运行的实验结果,非 LLM 虚构。

NanoResearch 命令行(CLI) 提供 TUI 全屏界面 与 传统流式日志 两种呈现方式。下方为 CLI 端 TUI 主题与界面 演示视频(配色切换与布局优化)。其他入口(如 Claude Code、飞书机器人)见文档对应章节。

告别手动科研的痛苦循环 不再反复调试失败的实验、手动整理数据、从零写论文——NanoResearch 将完整科研流程自动化,让你专注于真正的研究创新。

CLI 支持 传统流式日志(非 TUI) 与 全屏 TUI 面板 两种呈现方式,可按习惯切换。

创建 /.nanoresearch/config.json,替换 baseurl 和 apikey 为你自己的 OpenAI 兼容 API 端点。

evo 是 NanoResearch 的自进化流水线,面向个性化科研自动化。它围绕技能演化、记忆演化和反馈驱动的 planner / router 适配运行,让系统在多轮研究中复用经验并逐步贴合用户偏好。

evo 仍然运行 9 个阶段:IDEATION -> PLANNING -> SETUP -> CODING -> EXECUTION ->…

各数据源

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