切问学术AI Agent需用含动作、对象、边界条件的自然语言指令启动，如“复现ICLR 2025《Self-RAG for Low-Resource Medical QA》主实验，用PubMedQA数据集，对比原始方法和消融版本”，再选【论文复现】等对应任务卡，配置算力、超时与自动修复参数后提交。
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你想让切问学术AI Agent自动跑实验、写综述或生成研究计划，但卡在第一步：根本不知道任务该怎么下指令才有效。
明确研究目标，用自然语言写清“要什么”
打开切问学术官网（https://qiewenpaper.com/app/agent），登录后点击【学术Agent】进入主界面。不要直接点“开始运行”，先在顶部输入框里用一句话说清核心诉求，比如：“复现ICLR 2025论文《Self-RAG for Low-Resource Medical QA》的主实验，用PubMedQA数据集，对比原始方法和消融版本”。
这句话必须包含三个硬要素：动作（复现/生成/分析）、对象（哪篇论文/哪类文献/什么数据）、边界条件（用什么数据集、比哪些方法、输出什么格式）。缺一个，Agent就可能默认执行通用流程，跑偏概率极高。
别写“帮我做点科研相关的事”，也别写“我想研究医疗问答”，这种模糊指令会让Agent陷入意图解析循环，最终返回空结果或随机推荐。
选择任务类型，匹配对应功能入口
输入完目标语句后，界面下方会自动弹出三类任务卡片：【论文复现】、【文献综述】、【灵感发现】。
方法一：选【论文复现】→适用于已有明确论文PDF或DOI，需要自动配环境、跑通代码、生成结果图表。
方法二：选【文献综述】→适用于已上传20+篇PDF，或已输入“近3年顶会关于RAG评估的论文”，要求自动分类、对比、撰写20万字结构化综述。
方法三：选【灵感发现】→适用于只有一段零散想法，例如“想结合知识图谱改进RAG的推理链”，Agent会反向检索、定位空白、生成可验证的研究假设与实验路径。
【必须确认当前账号已通过机构邮箱验证，否则无法调用GPU资源】
配置执行参数，决定Agent怎么干
点击任一任务卡片后，进入参数设置页：
① 指定算力规格：下拉菜单选择A800 / A100 / V100，默认A800；若任务含大规模训练，必须手动选A100及以上，否则中途OOM报错终止。
② 设置超时阈值：滑块拖到“8小时”以上——文献综述类任务常需通宵运行，低于6小时大概率被强制中止，且不返还已计算量。
③ 开启自动修复：勾选“依赖冲突自动降级重试”，此项开启后，Agent遇到Transformers版本不兼容等报错，会自主尝试pip install transformers==4.36.2并重写import逻辑；不勾选则直接报错退出。
这一步操作起来很简单，直接按需勾选+下拉选择即可，无需手敲命令。
④ 上传辅助材料：点击“添加文件”可传入本地PDF、CSV或README.md。注意：仅支持单个文件≤200MB，超过会提示上传失败且无重试按钮，需提前压缩或拆分。
提交并监控运行状态
点击右下角【提交任务】按钮，页面跳转至实时控制台。
你会看到三行滚动日志：第一行显示“正在申请A800服务器”，第二行变成“镜像拉取中（pytorch-2.3.0-cuda12.1）”，第三行出现“代码克隆完成，启动main.py…”。
此时任务已进入后台执行，关闭网页不影响运行。后续所有日志、中间产物、错误快照都会自动存入该任务专属空间，地址形如 https://qiewenpaper.com/agent/task/xxxxx。
