OpenLens 科研智能体

这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？

OpenLens AI 是面向医疗、机器学习、统计及其他数据驱动研究的全自主多模态科研智能体，并特别针对医疗与 AI 研究优化。用户提供数据集和一行研究想法后，系统通过 LangGraph 编排的多模块工作流开展文献检索、实验设计、数据分析与报告生成。核心组件包括 Literature Reviewer、Data Analyzer、Supervisor、Coder 和 LaTeX Writer，并通过共享状态协作。它提供命令行入口和基于 Streamlit 的交互式 Web 界面；代码执行依赖 OpenHands 的 Docker 运行环境。产出范围包括分析代码、LaTeX 论文或报告，以及可选发布到 GitHub 的代码工件。

系统从 --question 与 --dataset-path 接收研究问题和数据集，由 Supervisor 协调 Literature Reviewer、Data Analyzer、Coder 与 LaTeX Writer。Literature Reviewer 可使用 arXiv、medRxiv、Google Scholar 和 Tavily 搜索及阅读文献；Data Analyzer 处理和分析数据；Coder 通过 OpenHands 生成并执行数据分析或实验代码；LaTeX Writer 生成研究论文和报告。工作流还可进行向量搜索式上下文管理、文件操作、VLM 可视化反馈，以及通过 [git] 配置将生成的代码工件推送到指定或自动创建的 GitHub 仓库。

1. 临床或医疗 AI 研究者拥有 eICU 等数据集，需要围绕一个明确问题自动探索生命体征恶化模式并形成研究报告。
2. 机器学习研究者希望把数据分析、实验方案、代码执行和 LaTeX 写作串成一个由 LangGraph 协调的流程。
3. 统计研究人员需要先检索相关论文，再对本地数据集执行分析并整理为可交付报告。
4. 使用中文撰写论文的团队需要配置 language = "chs"，并在具备相应字体的 Docker 环境中生成中文论文内容。
5. 希望保留研究生成物版本记录的个人或团队，需要将 OpenLens 生成的代码工件可选地推送至 GitHub。

如何安装或部署这个 Agent？

前置条件：Python 3.9+、Docker、LLM 服务 API 密钥和 Tavily API 密钥。克隆并初始化子模块：

git clone https://github.com/jarrycyx/openlens-ai.git --recurse-submodules
cd openlens-ai

拉取并标记运行镜像：

ALIYUN_REMOTE_DOCKER_NAME=crpi-hbt8nkulkjqjqkie.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/cyx-docker/openlens-ai:runtime-latest
docker pull $ALIYUN_REMOTE_DOCKER_NAME
docker tag $ALIYUN_REMOTE_DOCKER_NAME openlens-ai:runtime-latest

创建环境并安装 file1.agent：

conda create -n openlens python=3.12
conda activate openlens
cd modules/file1agent

pip install -e .

cd ../../

在 modules/OpenHands 中按其 Development.md 安装 OpenHands，然后运行：

conda install conda-forge::nodejs
conda install conda-forge::poetry
pip install chardet
make build
cd ../../
pip install --upgrade pip

pip install -e .
最后执行 cp config.minimal.toml config.toml，并在 config.toml 填入模型、重排器和 Tavily 的配置及密钥。

如何使用这个 Agent？

在 config.toml 配置 [llm.chat]、[llm.vision]、[rerank]、[tools] 和 [docker]，其中 [tools] 需要 tavily_api_key，Docker 镜像名默认为 openlens-ai:runtime-latest。命令行首次运行示例：

python cli.py --question "What are the temporal patterns of vital sign deterioration preceding cardiac arrest events in critical care settings?" --dataset-path "datasets/eicu-demo" --thread-id "pred_aki_trend_eicu_demo" --notify-email "[email protected]" --interrupt-after-subgraph "none" --language "chs" --domain "medical"

也可运行 streamlit run start_app.py，并在浏览器访问 http://localhost:8501。若需要 HTTPS，先配置 .streamlit/config.toml，或注释其中的 sslKeyFile 与 sslCertFile。

这个 Agent 有哪些优点和局限？

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。

FollowAgents 如何评估这个 Agent？

常见问题