从想法到论文的全自主、自演进研究。聊一个想法,得一篇论文。🦞
autonomous-research 开源项目推荐(137 个)
autonomous-research 话题在 GitHub 上没有填写简介,这里按 Star 数汇总最相关的热门仓库。
热门项目 前 20
按 Star 数排序展示前 20 个 · GitHub 共 137 个仓库一个基于蓝图的自动研究运行时,用于协调从创意生成、实验到论文写作和同行评审等人工智能研究工作流程。
🦞+🔬 NanoResearch: The Autonomous AI Research Assistant
Scholar All-In-One: A research infrastructure for AI agents
900+纯折扣技能,用于自主AI研究,组织为9个可自由组合的包,分布在4层层级结构(战役→策略→战术 → SOP)。非线性编排带回溯,6个MCP集成。人工智能是研究者——你负责设定方向。
任何研究。一爪。🦞 从任何材料到研究,都有完全自主且技能驱动的研究人员。
具备自我进化能力的完全自主 AI 研究系统,原生构建于 Claude Code 之上
自治多分支研究实验室。分支机构争夺计算预算。系统会逐渐趋同于有效的方法。
Typed-decision models (noul / choice / score) trained by a self-improving loop of AI agents — checkpoints, the code that produced them, and every version that failed.
An autonomous research agent that turns a topic into a peer-reviewed technical report
Turn ideas into autonomous research with Git-like evidence histories—inspectable, reproducible, and reversible.
An open-source research system for autonomous investigation, recursive self-improvement, and human–AI collaboration. Run experiments, refine methods through evidence and feedback, and turn traceable research into paper drafts.
🧪 Awesome list of AI Scientist papers, systems, benchmarks, datasets and open-source platforms.
Top Autonomous Research Multi-Agent System for 2026 Lab Experiments
Claude Code plugin for autonomous AI research — multi-agent loops take a bare topic all the way to running experiments, with no human-written experimental code.
Top Autonomous Research Multi-Agent System for 2026 Lab Experiments
Learning to Evaluate Before Improving: Automatic Rubric Induction for Automatic Research Agents
该项目在 GitHub 上没有填写描述
FML-bench
Autonomous AI experiment loop CLI -- run research overnight with any coding agent
关于这个话题
- 清单取自 GitHub 话题页并按 Star 数排序,每次展示前 20 个项目;原始页面见 https://github.com/topics/autonomous-research。
- 该话题在 GitHub 上共有 137 个仓库, 本站收录的是其中最热门的 20 个,不是全量列表。
- Star / Fork 每日自动刷新一次,实时数据以 GitHub 为准。
- 当前 20 个项目累计 2.2 万 Star,覆盖 4 种主要语言,数据更新于 2026-11-07。
- 中文介绍来自 GitHub 官方话题说明(github/explore)的机器翻译,可点「查看原文」对照;译文缺失时会先展示原文。