切问学术AI Agent可5分钟内从5亿文献库筛选20篇高相关论文并生成结构化综述，用户只需输入自然语言研究意图；需用学术邮箱注册验证、选择学科方向、授权知识库后启动，支持溯源追踪、智能拓展与一键生成多格式调研报告。
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用切问学术AI Agent完成科研调研，不用手动翻100篇文献、不用反复调检索式、不用在多个平台间跳转下载，它能自动理解你的研究意图，5分钟内从5亿文献库中筛出20篇高相关重点论文，并生成结构化综述脉络。你只需要说清楚“我想研究什么”，剩下的过滤、溯源、归纳、追踪全由Agent闭环执行。
启动Agent前的关键准备
打开 https://qiewenpaper.com/app/agent，使用学术邮箱（如首都师范大学邮箱）完成注册→登录→点击首页右上角【开启学术Agent】按钮。注意：必须完成机构邮箱验证，否则无法调用后台GPU与5亿文献元数据库；【未验证邮箱将始终停留在试用界面，所有功能灰显】。
首次启动时，系统会引导你选择学科方向（推荐选“自然科学/工程技术”，当前覆盖最全）并授权访问个人知识库——这一步决定后续能否对已有文献做语义追问和引用关系图谱分析。
输入自然语言指令，触发全自动调研
在Agent对话框中，直接输入你的真实研究想法，例如：“我想探索大模型在单细胞空间转录组数据注释中的泛化瓶颈，重点关注2023年以来的方法缺陷”。不需要关键词、布尔逻辑或期刊限定词。
Agent会立即启动三层解析：① 语义解构研究动机与技术边界 → ② 联动Scholar Search模块在5亿文献中做意图匹配检索 → ③ 调用AI Survey模块对初筛结果做技术路径聚类与演进断点识别。
30秒内返回结构化结果页：左侧是按“奠基性工作→方法演进→最新突破→现存缺口”四类自动归档的20篇核心论文；右侧同步生成该领域的Taxonomy树状图，标出你提问中提到的“泛化瓶颈”在哪些环节被反复提及、哪些子问题尚无实证研究。
深度拓展文献网络
方法一：点击任一核心论文标题→进入详情页→点击【顺藤摸瓜】按钮→选择“追溯源头”或“追踪发展”。前者自动提取该文参考文献中被引超100次的经典论文；后者实时抓取近6个月内引用该文的新研究，全部一键归入当前项目文件夹。
方法二：在结果页顶部搜索框中，输入“这个方向还有哪些未被充分讨论的数据模态？”，Agent会基于已读文献的实验设计段落，自主归纳出3类尚未覆盖的数据类型（如“空间蛋白质组+转录组多组学配准”），并调用CORE开放获取引擎定向检索对应预印本。
这一步操作起来很简单，但务必在拓展后点击右上角【同步至知识库】，否则新增文献不会进入后续的AI问答范围——【脱离知识库的文献，Agent无法对其做批注、对比或生成图表】。
生成可交付的调研报告
第一步：在Agent界面底部输入指令：“按‘问题起源—方法分类—性能对比—局限总结’四部分，为上述20篇论文生成中文综述，要求每部分不少于800字，保留原始公式编号与图表引用位置。”
第二步：勾选【附可视化地图】选项，系统将自动生成技术演进时间轴+方法对比雷达图+引用关系网络图，全部嵌入Word/PDF导出模板。
第三步：点击【下载报告】，获得含超链接的PDF（点击图表可跳转原文）、可编辑Word（含标准GB/T 7714参考文献格式）及Markdown源文件（适配Obsidian或Typora）。整个过程无需人工校对文献年份或作者拼写——Agent已通过DOI交叉验证确保元数据零误差。
