TinyScientist: An Interactive, Extensible, and Controllable Framework for Building Research Agents

📄 arXiv: 2510.06579v1 📥 PDF

作者: Haofei Yu, Keyang Xuan, Fenghai Li, Kunlun Zhu, Zijie Lei, Jiaxun Zhang, Ziheng Qi, Kyle Richardson, Jiaxuan You

分类: cs.CL

发布日期: 2025-10-08

备注: 7 pages, EMNLP 2025 Demo track

💡 一句话要点

TinyScientist：一个交互式、可扩展、可控的科研智能体构建框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动科研 大型语言模型 智能体 可扩展框架 人机交互 科研工具 开源软件

📋 核心要点

  1. 现有自动科研工作流程复杂且难以扩展和维护，阻碍了研究人员快速构建和迭代科研智能体。
  2. TinyScientist 框架通过模块化设计和交互式界面，简化了科研智能体的构建、扩展和控制。
  3. 该框架提供开源代码、Web 演示和 Python 包，降低了自动科研技术的应用门槛，促进了更广泛的采用。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在自动科研领域的应用日益重要，构建涉及多智能体系统、规划、工具使用、代码执行和人机交互的复杂工作流程以加速科研进程的需求也日益增长。然而，随着越来越多的研究人员和开发者开始使用和构建这些工具和平台，扩展和维护此类智能体工作流程的复杂性和难度已成为一个重大挑战，尤其是在算法和架构不断进步的情况下。为了解决这一日益增长的复杂性，TinyScientist 识别了自动科研工作流程的基本组成部分，并提出了一个交互式、可扩展和可控的框架，该框架可以轻松适应新工具并支持迭代增长。我们提供了一个开源代码库、一个交互式 Web 演示和一个 PyPI Python 包，以使最先进的自动科研管道能够被广大研究人员和开发者广泛使用。

🔬 方法详解

问题定义：当前基于LLM的自动科研流程日益复杂，涉及多智能体协作、规划、工具使用等多个环节。然而，这种复杂性使得扩展和维护这些流程变得困难，尤其是在算法快速发展的背景下。研究人员难以快速构建、定制和迭代科研智能体，阻碍了自动科研的进一步发展。

核心思路：TinyScientist 的核心思路是将自动科研流程解耦为多个可交互、可扩展和可控的模块。通过提供清晰的接口和模块化的设计，研究人员可以轻松地添加、修改或替换现有模块，从而快速构建和定制满足特定需求的科研智能体。同时，框架提供交互式界面，方便用户进行调试和监控。

技术框架：TinyScientist 框架包含以下主要模块：1) 规划模块：负责制定科研计划和任务分解；2) 工具模块：提供各种科研工具的接口，如文献检索、数据分析、代码执行等；3) 执行模块：负责执行科研计划，调用工具并进行智能体间的协作；4) 交互模块：提供人机交互界面，允许用户监控、干预和指导科研过程。整个流程是迭代式的，智能体可以根据实验结果和用户反馈不断调整策略。

关键创新：TinyScientist 的关键创新在于其模块化和可扩展的设计。与以往的端到端自动科研系统相比，TinyScientist 允许研究人员更灵活地定制和扩展系统，从而更好地适应不同的科研任务和研究方向。此外，交互式界面也使得用户能够更好地理解和控制科研过程。

关键设计：框架采用 Python 作为主要开发语言，并提供 PyPI 包方便安装和使用。模块间的通信采用标准化的 API 接口，方便不同模块的集成。交互式界面基于 Web 技术实现，用户可以通过浏览器进行访问和操作。框架还提供了丰富的示例代码和文档，帮助用户快速上手。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

TinyScientist 提供了一个开源代码库、一个交互式 Web 演示和一个 PyPI Python 包，使得最先进的自动科研管道能够被广大研究人员和开发者广泛使用。通过这些工具，研究人员可以快速构建和定制自己的科研智能体，并进行实验和验证。

🎯 应用场景

TinyScientist 可应用于各种科研领域，例如材料科学、生物医学、化学等。它可以帮助研究人员自动进行文献调研、实验设计、数据分析和结果撰写，从而加速科研进程，提高科研效率。此外，该框架还可以用于教育领域，帮助学生学习科研方法和技能。

📄 摘要（原文）

Automatic research with Large Language Models (LLMs) is rapidly gaining importance, driving the development of increasingly complex workflows involving multi-agent systems, planning, tool usage, code execution, and human-agent interaction to accelerate research processes. However, as more researchers and developers begin to use and build upon these tools and platforms, the complexity and difficulty of extending and maintaining such agentic workflows have become a significant challenge, particularly as algorithms and architectures continue to advance. To address this growing complexity, TinyScientist identifies the essential components of the automatic research workflow and proposes an interactive, extensible, and controllable framework that easily adapts to new tools and supports iterative growth. We provide an open-source codebase, an interactive web demonstration, and a PyPI Python package to make state-of-the-art auto-research pipelines broadly accessible to every researcher and developer.