研究者只需提供一個想法，或者讓系統從近期論文、開發者社群及開源趨勢尋找方向，便可把研究構思推進至實驗計劃、程式碼、結果分析和獨立評估。AutoResearch 屬於開源的 AI and machine learning agent workflow，處理的是研究流程分散、難以重現，以及結果未有足夠證據支撐的問題。
流程不止於叫模型產生一份研究計劃。它會整理、去重和篩選網上訊號，再結合 knowledge base/ 內由使用者維護的研究經驗、限制和常見失敗模式，產生候選方向，經過 cross-review 後制定實驗計劃。已有研究想法的團隊亦可以略過發掘階段，直接執行指定項目。
研究計劃、程式碼、run logs、metrics、失敗原因、critic reports 和 blind reviews 都會寫入磁碟，流程亦具備 stateful、recoverable 特性，方便研究者檢查中途結果、接手工作或停止執行。這比一次過要求模型寫完整論文更適合需要反覆試驗的研究項目，但成果質素仍取決於模型、API、資料來源和實驗環境，不能把自動產出的證據視為已完成同行審查。
- 從近期論文、社群討論及開源趨勢收集研究訊號
- 以本地 knowledge base/ 補充領域經驗和限制條件
- 支援由 idea generation.py 啟動構思、篩選及結果更新
- 透過 config/providers.local.json 配置 endpoint、model alias 和角色模型
- Python 3.10+，並要求把含 API URLs、keys 和 proxies 的 .env 留在本機
對個人研究者、小型 AI 團隊及需要大量驗證想法的實驗室，AutoResearch 可減少整理資料、安排實驗和記錄結果的重複工作。它更像一個可接管的研究協作流程，而不是單一模型；要測試完整能力，應先準備本地知識庫和模型供應商設定，再由一個小型研究方向開始，檢查生成計劃、執行記錄及獨立評估是否足以支持後續寫作。