Feynman 研究助手

在终端中检索与审查研究资料,并生成带来源记录的研究成果。

Star 数
★ 10k
最近更新
今天
License
MIT
主语言
TypeScript

30 秒速览

运行形态
命令行工具Agent 插件 / 技能
可在哪里用
通用 · 跨平台Codex(部分支持)
费用
软件免费,模型调用费用自付
上手难度
低 · 几分钟可跑通
开始前需要
Node.js 22.22 或更新版本登录模型提供商Shell / 命令行网络访问本地文件系统
典型场景
需要梳理某个研究主题共识、分歧与开放问题的研究者,可运行 /lit。
不适合
  • 不能接受匿名命令、模型用量和错误遥测的团队

这个 Agent 能做什么,适合哪些场景?

Feynman 是一个开源 AI 研究命令行工具,基于 Pi 运行,并提供研究者、核验者、审稿人和写作者四种研究角色。你可以用自然语言提问,或调用文献综述、深度研究、论文审阅、代码审计和实验方案等工作流。它可检索多个学术索引、网络和 Hugging Face,也能读取本地 PDF 与文档。结果保存到 outputs/,草稿保存到 papers/;文献综述、深度研究和训练方案还会生成来源及核验记录。软件可通过安装脚本或 npm 安装,使用前需登录模型提供商。

安装并运行 feynman 后,可直接提出研究问题,也可调用 /lit、/deepresearch、/review、/audit、/replicate、/recipe、/compare、/draft、/autoresearch 和 /summarize。Feynman 搜索 alphaXiv、Semantic Scholar、OpenAlex、arXiv、PubMed、Europe PMC、bioRxiv、medRxiv、Crossref、网络和 Hugging Face,并读取本地 PDF 与文档。深度研究会规划调查并并行安排研究者及引文核查;文献综述归纳共识、分歧和未解问题;审计会对照论文主张与公开代码。它把结果写入 outputs/,把草稿写入 papers/,部分工作流还会写出来源记录。

  1. 需要梳理某个研究主题共识、分歧与开放问题的研究者,可运行 /lit。
  2. 需要分阶段调查主题并核查引用的团队,可运行 /deepresearch。
  3. 准备投稿或修改论文、需要按严重程度获得批评和修订计划的作者,可运行 /review。
  4. 想对照论文主张与公开代码的研究者,可运行 /audit。
  5. 需要制定训练方案或比较研究来源的 ML 工程师,可运行 /recipe 或 /compare。
  6. 希望从研究发现生成论文风格草稿的作者,可运行 /draft。

如何安装或部署这个 Agent?

macOS 或 Linux 可用安装脚本安装;Windows 可在 PowerShell 中安装。也可使用 Node.js 22.22 或更新版本通过 npm 全局安装。安装后运行 feynman setup 并登录模型提供商。README 另提到 Codex 和 OpenCode 的 skills-only bundle,但未提供其具体安装命令。

如何使用这个 Agent?

完成安装并通过 feynman setup 登录模型提供商后,可在终端运行自然语言问题或工作流命令。结果默认保存到 outputs/,草稿保存到 papers/。

这个 Agent 有哪些优点和局限?

优点
  • 提供从文献综述、深度研究到论文审阅、代码审计和复现计划等多种具体研究工作流。
  • 检索多个学术来源及 Hugging Face,并可读取本地 PDF 和文档。
  • 深度研究、文献综述和训练方案会附带来源及核验记录。
  • 复现工作流会先提供计划,只有用户选择环境后才运行。
局限
  • 首次使用需要选择并登录模型提供商;README 未说明各提供商或模型的具体兼容范围。
  • 研究检索依赖网络;README 提到共享 API 限流,建议提供 OpenAlex 和 Semantic Scholar 的免费密钥以避免共享限额。
  • 遥测默认发送命令、工作流、工具、模型、token 数和带消息及堆栈跟踪的错误信息;虽称不发送提示词、模型输出、论文内容或工具参数,仍需接受这类使用数据收集。
  • README 未给出离线运行方式,也未说明模型调用费用。

这个 Agent 与同类方案有什么区别?

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

Agent 源码审查 形态 / 费用 Star 最近更新 主语言 完整支持的平台
Feynman 研究助手 当前 50 · 缺口较多 命令行工具免费 + 模型费 ★ 10k 今天 TypeScript —
自主智能体研究论文库 28 · 缺口较多 代码库 / SDK免费 ★ 1.4k 3 个月前 — —
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AERS 实证研究技能库 51 · 缺口较多 Agent 插件 / 技能免费 + 模型费 ★ 4.7k 1 天前 Stata Claude Code

FollowAgents 如何评估这个 Agent?

FollowAgents 源码审查 · FARS-2.1
缺口较多
50/ 100 五分制 2.5 / 5
信任安全 13/29
可靠稳定 8/14
适用触发 9/18
规范维护 9/18
有效结果 7/13
证据核验 4/8
查看各维度的扣分理由
信任安全13 / 29 · 2.2/5

README 明确说明遥测内容(命令、工作流、工具、模型、token、错误与堆栈,家目录以 ~ 显示)且不发送提示词/模型输出/论文内容,并提供 FEYNMAN_TELEMETRY=off 关闭开关,数据流透明度较好(2)。但安装方式为 curl|bash 与 irm|iex 直接执行远程脚本,属于高权限外部效应且无校验和/签名说明,least_privilege 与 external_effects 仅得 1;/replicate 声称仅在用户选择环境后运行,但未见确认机制细节,user_confirmation 得 1;敏感数据处理(API key、auth.json 写入)仅在 CI 中出现,未见产品侧密钥存储策略,得 1;依赖多为固定版本且 CI 有 npm-audit 脚本,dependency_security 得 2;回滚/卸载仅在外部文档提及,仓库内无说明,rollback 得 1;来源引用与 provenance 文件机制明确,source_attribution 得 2。

可靠稳定8 / 14 · 2.9/5

README 与 package.json、CI 工作流相互一致(Node 版本、包名、命令),self_consistency 得 2;依赖大量使用 @earendil-works/pi-* 与 @companion-ai/alpha-hub 等私有/小众包,可用性无法从仓库确认,dependency_availability 得 1;测试显示 alpha 认证失败、503 等错误会被明确抛出并带状态文本,failure_messages 得 2。

适用触发9 / 18 · 2.5/5

README 列出多种研究工作流与多数据源,面向研究者场景清晰,audience_and_scenarios 得 2;但能力边界(如 /autoresearch 的实验范围、/replicate 的环境约束)仅一句带过,capability_boundaries 得 1;触发精度依赖自然语言与斜杠命令,未见歧义处理说明,trigger_precision 得 1;支持 macOS/Linux/Windows、Node 22+ 与本地模型,environment_fit 得 2。

规范维护9 / 18 · 2.5/5

README 结构清晰、安装步骤完整,information_architecture 与 install_notes 各得 2;版本号 0.5.x 处于早期,命名稳定性无承诺,naming_stability 得 1;示例仅命令列表,无 FAQ,examples_and_faq 得 1;已知限制几乎未提及(仅遥测可关闭),known_limitations 得 1;LICENSE 为完整 MIT 文本,license 得 3;RELEASES.md 被引用但未提供内容,versioning_changelog 得 1;发布者身份未经验证,维护责任仅指向 CONTRIBUTING.md,maintenance_responsibility 得 1。

有效结果7 / 13 · 2.7/5

输出保存到 outputs/ 与 papers/ 并附 provenance 文件,output_usability 得 2;多工作流覆盖文献综述、复现、审计等,相对通用 LLM 有增量价值,marginal_value 得 2;但依赖多个外部 API 与付费 key、token 成本未说明,cost_benefit 得 1。

证据核验4 / 8 · 2.5/5

README 声称 /lit、/deepresearch、/recipe 会写 provenance 文件列出所用来源与验证内容,claim_traceability 得 2;多源交叉(alphaXiv、OpenAlex、arXiv 等)在测试中有回退与交叉验证,cross_source_corroboration 得 2;但 README 中“citation checks”“verifier agent”等能力描述缺乏具体机制说明,事实与推断界限不清,fact_inference_separation 得 1。

风险与缓解建议
  • 安装脚本通过 curl|bash 与 irm|iex 直接执行远程代码,仓库内未见校验和或签名验证,建议用户先审查脚本。
  • 遥测默认开启并发送错误堆栈(家目录以 ~ 显示),需显式设置 FEYNMAN_TELEMETRY=off 关闭。
  • 依赖多个小众/私有 npm 包(@earendil-works/pi-*、@companion-ai/alpha-hub),供应链与可用性无法从仓库确认。
  • 发布者身份未经验证,维护责任与更新路径仅指向外部文档。
  • 版本处于 0.5.x 早期,接口与命令命名可能变化。
证据充分度:低 评估于 2026年10月21日 审查版本 52a7c5415455
查看完整评分方法 →

常见问题

使用 Feynman 是否需要付费模型账户?
软件以 MIT 许可发布,首次使用需要登录模型提供商。README 未说明模型调用是否免费或具体费用;可使用本地模型,但相关设置细节需查看 setup guide。
它会发送哪些遥测数据?
README 称会发送命令、工作流、工具、模型、token 数,以及包含错误消息和堆栈跟踪的错误信息,并将用户主目录显示为 ~。它称不会发送提示词、模型输出、论文内容或工具参数;可通过 FEYNMAN_TELEMETRY=off 关闭。
我能否用自己的 API 密钥减少检索限流?
可以。README 提到免费的 OPENALEX_API_KEY 和 SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY 可避免共享限流。
复现工作流会自动运行实验吗?
不会立即运行。/replicate 先生成复现计划,只有在你选择环境后才运行。
在 GitHub 查看 ↗ 安装 ↓

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