切问学术的AI Agent能基于自然语言描述完成语义级选题体检，通过全网语义检索、批判性文献评述与差异定位三重分析，精准判断研究方向创新空间并提供可执行优化路径。
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你想在开题阶段快速判断研究方向是否已有充分探索、是否存在真实创新空间，又不想花几天时间反复调整关键词、翻几十页Google Scholar结果——切问学术的AI Agent能直接基于你的自然语言描述，自动完成语义级选题体检。
用AI Agent做选题可行性诊断
打开切问学术官网（https://qiewenpaper.com/），登录后进入主搜索框。
输入一句完整的研究意图，比如：“我想用多模态大模型融合EEG和fMRI数据，在轻度认知障碍早期识别中提升分类准确率，但不确定这个交叉方向是否已被系统探索。”
点击搜索后，AI Agent会立刻启动三重分析：全网语义检索→批判性文献评述→差异定位。它不依赖你提供的关键词是否精准，而是理解“轻度认知障碍”“EEG+fMRI融合”“多模态大模型”这几个概念之间的逻辑关系，主动匹配术语不同但实质相同的工作。
这一步的关键在于【必须用完整句子描述意图，不能只写关键词组合】。如果只输“EEG fMRI 多模态”，AI Agent会退化为普通关键词检索，漏掉大量使用“neuroimaging fusion”“brain signal alignment”等替代表述的论文。
看懂AI Agent返回的选题报告
报告顶部会直接给出结论性判断：“该方向已有3篇高相关奠基工作，但尚未出现面向临床部署的端到端轻量化方案”。这不是模糊提示，而是基于对127篇候选文献的结构化解析后生成的明确结论。
点击“核心工作”板块，你会看到3篇奠基论文，每篇旁标注【核心贡献】（如“首次构建跨被试EEG-fMRI联合表征空间”）和【潜在不足】（如“未验证在真实临床场景下的推理延迟”）。
再点开“差异分析”标签页，AI Agent会逐条比对你原始描述中的技术路径、应用场景、评估指标，指出：“您提出的‘边缘设备可部署’约束条件，在现有工作中均未被满足”。这句话就是你后续撰写立项依据时最硬的支撑点。
把选题判断转化为可执行动作
方法一：一键追溯空白点
在“差异分析”结论下方，点击【生成延伸检索式】按钮，AI Agent会自动构造出精准覆盖你所定义空白的新查询，例如：“(edge deployment OR real-time inference) AND (MCI OR mild cognitive impairment) AND (EEG-fMRI fusion)”，并直接跳转至检索结果页。
方法二：反向验证导师意见
如果你的导师说“这个方向太旧”，但你直觉有新意，就把导师的质疑也当作自然语言输入系统，比如：“导师认为EEG+fMRI+大模型是旧思路，但我感觉落地方式不同”。AI Agent会调取最新6个月发表的论文，用数据告诉你：近90天内已有4篇预印本聚焦该路径的工程优化，其中2篇已开源轻量推理代码。
方法三：锁定合作切入点
点击报告右上角【导出选题简报】，生成PDF文档，包含所有对比维度、文献DOI、差异图谱。这份材料可直接发给潜在合作导师或实验室，省去你口头解释半天的精力。
