通过Agent2.0全链路实战，构建四Agent协同机制，重塑文献到发表的全自动写作流，让你拥有从技术底层到成果产出的完整科研竞争力！- 大数跨境

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通过Agent2.0全链路实战，构建四Agent协同机制，重塑文献到发表的全自动写作流，让你拥有从技术底层到成果产出的完整科研竞争力！

Ai尚研修

2026-07-06

导读：关注Ai尚研修公众号加星标🌟，不错过每一次学术干货！

AI-Agent 体系课程概览

本课程系列专为科研工作者打造，涵盖从多智能体协作、论文自动化写作到深度学习前沿应用的全链路实战培训。通过系统化教学，帮助学员构建专属科研 AI 助手，提升科研效率与产出质量。

01 四大 AI 模型协作实战

培训时间

2026 年 7 月 17 日 -20 日【四天教学、提供全部资料、代码及长期回放】

课程核心价值：本课程采用"逐章增厚"的进化机制，通过 Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes 四 Agent 协同，将文献管理、数据提取、分析建模、科研图示、材料组织与成果传播串联为完整科研工作流。每章产出通过 Command 指令包和 Hook 日志回写至 Obsidian 项目知识库，最终形成一套跨学科通用、可直接迁移至个人课题的完整资产包。

适合人群：希望将 AI 系统性融入科研流程的高校教师、科研人员。不限学科方向，所有涉及公开数据、统计建模与科研产出的领域均可适用。

学习收获：

专属的 AI 科研团队：掌握四 Agent 协同分工与部署配置，拥有 24 小时在线的科研协作伙伴。
贯通的科研自动化链路：从文献线索归档、PDF 深度提取、数据分析与建模，到科研图示生成、Meta 分析、论文材料组织与成果传播，全流程跑通。
持续进化的项目知识库：通过逐章回写 Obsidian，积累 Command 指令、Skill 技能、Hook 日志与 Memory 记忆，让助手随研究不断"增厚"。
跨学科复用的科研资产包：包含项目目录模板、复核清单、质量控制流程、成果迁移模板，可直接用于个人课题或团队项目。
高效的科研工作范式：建立"Agent 执行、人工复核、参数留痕、版本管理"的规范习惯，聚焦学术洞察与创新思考。
长期陪伴的科研伙伴：与来自不同学科的学员共同探讨四 Agent 在科研中的应用经验。

培训内容简要

02 Claude Code、Codex 双 AI 协同论文写作

培训时间

2026 年 7 月 25 日 -26 日【两天教学、提供全部资料、代码及长期回放】

课程核心差异化：

课程定位：目标学员覆盖理工、农林、地学、环境、生态、医学、公共卫生、药学、心理、社科定量、经管、教育、信息等领域的研究生、博士生、博士后、青年教师及科研人员。只要涉及数据 + 分析脚本 + 统计结果 + 图表 + 核心结论的流程均适用。
前置要求：需具备科学上网条件，课前完成环境预装（提供详细指南和助教支持）。核心工具：Claude Code + OpenAI Codex CLI + VS Code。
教学数据：讲师演示使用一份通用公开数据集，完整走通"数据获取→清洗→统计→图表→论文初稿→双 AI 审稿→投稿材料包"全流程。方法完全通用，学员可直接替换为自己领域的数据（支持 CSV/Excel/JSON/Parquet/SQL/NetCDF/HDF 等格式）。
课程产出：一篇经过多轮 AI 交叉审稿、具备投稿前内部打磨基础的论文草稿（Markdown + DOCX），含符合主流期刊投稿格式的图表、Cover Letter、citations_todo、claim 校准报告与完整审稿轨迹。

两天完整产出

培训内容简要

03 AI-Agent 2.0 科研实战营

培训时间

2026 年 7 月 10 日 -13 日【四天教学、提供全部资料、代码及长期回放】

本课程以"工具即生产力，Agent 即科研合作者"为核心理念，带你从"使用 AI"进阶到"构建 AI 系统"。课程将系统讲解如何将主流大语言模型深度融合进科研写作、实验数据分析、文献管理、科研绘图、多模型协作创新等关键环节。

课程核心内容：

科研写作与论文生产流程
实验与科研数据分析
文献管理与知识体系构建
科研绘图与学术级可视化表达
多模型协作的创新型科研思考
基于 NotebookLM 的研究资料整合、来源引用与可信推理
使用 NotebookLM 48 小时掌握一系列知识点
Google 生态系统自动化科研工作流与 AI Agent 系统
OpenClaw 和 Claude Code 个人 AI 助手结合 Agent Skills 技术自动化生成论文
Seedance 2.0 视频大模型生成科研科普视频
Codex/HyperFrames 代码化生成科研视频：自动完成脚本、分镜、字幕、旁白、时间线、排版检查与 MP4 渲染
Codex 生成 3D 科研、教学图片
本地 ChatGPT（Odysseus+Ollama）搭建：在个人电脑上部署可私有化免费具有隐私性的科研 AI 工作台

通过学习，您将能够：

构建属于自己的科研 AI Agent，让 AI 成为长期研究助手
打造可持续复利的个人科研系统，知识与成果持续积累
显著提升科研效率与创新能力，减少重复劳动，专注高价值思考
让 AI 成为稳定、可靠、可进化的科研合作者

培训内容简要

04 高水平论文写作的"破局"之道

培训时间

2026 年 7 月 4 日 -5 日、10 日 -11 日【提供全部资料、代码及长期回放】

本课程以高水平论文发表为导向，结合前沿 AI 大模型和智能体赋能场景，系统讲解从前沿选题挖掘、论文结构搭建、写作表达优化、图表可视化设计，到精准选刊投稿与审稿意见回复的全过程，并延伸至 CNS 等顶级期刊的撰写策略。

教学特色：

以高水平期刊的叙事规律为底层方法论，建立正确的写作认知。
贯穿选题、写作、图表、投稿、审稿全环节，系统性提升写作能力。
融合 AI 和智能体应用场景，明确学术诚信红线与合规使用边界。
每章配套案例与实操演练，实现从"听懂"到"会用"无缝衔接。
课程结束后专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑。

培训内容简要

05 机器学习与深度学习

培训时间

2026 年 7 月 18 日 -19 日、25 日 -26 日【提供全部资料、代码及长期回放】

课程以"全栈技能筑基、效率工具赋能、智能体自动化提效"为三大支柱，构建兼具学术严谨性与工程实用性的培养体系。

全栈技能层面：从 Python 高阶编程出发，系统讲授 XGBoost、LightGBM、随机森林等经典 ML 算法，深入 CNN、ResNet、U-Net、自编码器与变分自编码器等 DL 核心架构，并延伸至 Transformer 注意力机制、GAN、扩散模型、图神经网络等前沿 AI 技术；同时强化 SHAP 可解释分析、LIME 局部解释与因果推断方法。
效率革命层面：引入 Vibe Coding 氛围编程与上下文工程技术，通过自然语言与大模型协同编程，让 AI 精准理解领域数据并自动生成分析代码与科研图表，效率提升十倍以上。
科研自动化层面：深度讲解 Hermes 智能体工作流构建，通过 Skill 架构连接本地数据库与计算环境，实现"一句话科研需求→自动化数据清洗→多维度归因分析→假设检验→报告生成"的端到端流水线。

课程配备 9 大实战案例，覆盖图像光谱分析、时空序列预测、科学归因探索、论文 Idea 生成等真实场景，打通从算法理解到科研落地的最后一公里。