Muxi Research Copilot

项目简介

面向“国产开源GPU AI创新生态赛”的科研开源交付智能体助手。项目以 CLI、MCP Server、Skill Pack 和轻量 Web Demo 四种入口，帮助科研/开源项目完成简报生成、技术稿件审查、实验日志总结和 GitLink 提交材料审计。

参赛团队：队长李佳斌；队员李佳禾、姚舒文。

功能说明

research-agent doctor：检查 WSL2 环境、依赖、令牌和初赛材料完整性。
research-agent run --task brief：生成科研开源项目简报。
research-agent run --task review：审查论文/技术说明的清晰度、证据和可复现性。
research-agent run --task log：总结实验日志、异常、性能数据和下一步动作。
research-agent run --task audit：审计 GitLink 初赛仓库材料。
research-agent benchmark：批量运行任务，生成延迟、成功率、用量、失败原因统计和 JSONL 调用日志。
research-agent mcp：通过 stdio 暴露 MCP 工具。
research-agent web：启动本地 Web Demo。

使用的模型与算力环境

离线开发与测试：MockProvider，不进行外部网络模型调用。
正式初赛调用：GiteeAIProvider，默认接口 https://ai.gitee.com/v1/chat/completions，通过 GITEE_AI_API_KEY 访问 Gitee.AI/沐曦资源包 API。
默认模型名：Qwen3-32B，可通过 GITEE_AI_MODEL 覆盖。若活动后台提供指定模型，以后台可用模型为准。
当前状态：沐曦算力券已兑换，沐曦 Token 资源包已购买；logs/real_calls.jsonl 已记录 13 条成功真实 Gitee.AI/沐曦调用，docs/performance_report.md 已刷新为真实调用报告。WSL2 TLS 失败诊断保留在 logs/real_failures.jsonl。

本项目运行时不调用赛事指定接口之外的外部云端模型服务。

WSL2 部署方法

git clone https://www.gitlink.org.cn/Lijiabin1234/muxi-research-copilot.git
cd muxi-research-copilot
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -e ".[dev]"
python -m research_agent doctor --repo .
python -m research_agent run --task brief --provider mock
python -m research_agent benchmark --provider mock --iterations 1

真实 Gitee.AI/沐曦调用：

export GITEE_AI_API_KEY="你的Gitee.AI访问令牌"
export GITEE_AI_MODEL="后台可用模型名"
export GITEE_AI_FORCE_TLS12=1
export RESEARCH_AGENT_MAX_TOKENS=384
python -m research_agent benchmark --provider gitee --iterations 3 --log-file logs/real_calls.jsonl

示例输入输出

python -m research_agent run --task brief --input examples/brief_input.json --provider mock
python -m research_agent run --task review --input examples/manuscript_excerpt.txt --provider mock
python -m research_agent run --task log --input examples/experiment_log.txt --provider mock
python -m research_agent run --task audit --repo . --provider mock

输出为 JSON，包含 task、provider、model、latency_ms、text 和 usage。调用日志写入 logs/*.jsonl，日志会自动脱敏 token/API key。

MCP 工具

research-agent mcp 暴露四个工具：

build_research_brief
review_manuscript_quality
summarize_experiment_log
audit_gitlink_submission

这些工具使用统一 JSON Schema，适合集成到支持 MCP 的开发工具链中。

参考来源

Gitee.AI Serverless API：https://ai.gitee.com/docs/products/apis/
Gitee.AI 文本生成 API：https://ai.gitee.com/docs/products/apis/texts/text-generation
Gitee.AI OpenClaw 实践指南：https://ai.gitee.com/docs/compute/practices/openclaw
GitLink 初赛提交要求：见本工作区上级目录 比赛说明.md

提交材料索引

官方提交页填写 GitLink 仓库链接；仓库中保留完整智能体代码、模型接口调用代码、配置文件和依赖清单。上传压缩包只放官方要求的材料文件：

README 完整文档：README.md
创意规划 PPT：docs/muxi-research-copilot-initial-round.pptx
技术说明文档：docs/technical_report.md
部署指南：docs/deployment_guide.md
Demo 演示视频链接：docs/demo_video_link.md
运行截图：docs/assets/web-demo-result.png、docs/assets/web-demo-output.png
性能测试报告：docs/performance_report.md、docs/performance_report.json
真实调用日志：logs/real_calls.jsonl
功能开发记录：docs/development_log.md
Issue 与 Commit 记录：以 GitLink Issues 和 GitLink commit history 为准。

本地检查

python scripts/quality_gate.py --repo .
python scripts/run_tests.py

run_tests.py 会运行单元测试、doctor、CLI、benchmark 和 MCP stdio 检查。quality_gate.py 会核对比赛材料、README 必备段落、视频/截图/PPT、日志证据、GitLink remote、证据清单哈希和潜在密钥泄漏。--live 参数会进一步要求至少 10 条真实 Gitee.AI/沐曦成功调用日志。