上周五，我正打算叫还在上大三的弟弟出来见面吃个饭，结果这小子给我发了个哭脸表情包：
哥，不行了，周一组会啥都没准备，导师又要说我看论文太少了。
我心想，你小子天天在实验室摸鱼，现在知道急了？
于是我索性一个电话打了过去，聊了下才知道他是真的被论文搞崩溃了。
要知道，随着生成式 AI 爆发以来，每天 ArXiv 上新论文就从此一发不可收拾，每天都跟下雪似的到处飘。
这也许可以说是大家更卷了，或者说 AI 让大家的研究搞得更快了。但在我看来，最主要的原因还是……写篇论文太容易了，甚至一个 prompt 扔给随意一个 Deep research 就可以写出来一篇。
而就在上周，ArXiv 也终于扛不住了，直接来了个狠的：综述和立场论文不再随便收了。
从现在开始，想在 CS 分类下发综述？先得被正式期刊或会议接收，完成同行评审再说。连 workshop 都不行，因为 ArXiv 觉得「workshop 的评审达不到传统同行评审的严谨标准」。
这个新规一出，整个学术圈都炸锅了。
要知道，自从 ChatGPT 问世以来，ArXiv 每月收到的综述类论文从几十篇暴涨到几百篇，很多还是 AI 直接生成的「水文」，甚至还有在论文中进行 Prompt 攻击的玩法。志愿者审核团队已经被这些「论文」折磨得不成人形了。
有研究者甚至指出：「以前是 Publish or Perish（发表还是灭亡），现在变成了 Perish by Papers（被论文淹没而灭亡）。」
而作为最幸福的时代，也是最苦的时代的学生，我弟表示：论文实在是太多了，真的是要看花眼了……
好像每一篇都有点东西，又都没啥东西。不知道该读哪篇，好不容易挑了几篇，读到一半发现跟自己方向差了十万八千里……
最惨的是，导师还总问：“最近那篇 XXX 你看了吗？”
他每次都只能尴尬地摇头。
看他确实挺惨的，我决定帮他一把。
给论文装上「推荐算法」
论文和新闻一样，已经从专业的媒体时代到了现在的自媒体时代。
那，自然就需要推荐算法。
但其实，推荐算法还需要个内容冷启动的过程，在我看来这效率还是太低了。
于是，我决定给他做一个更厉害的，就是基于让 AI 主动的为他进行论文挑选。
所以这周末，我就在家给他捣鼓了一个出来。
（原来想着可能要花很久，但过程比我想象的要顺利多了）
除了必备工具 Claude Code，我还用了科大讯飞最近开源的星辰 Agent 社区版 ：Astron Agent。
选它主要是因为部署简单，诚意比coze 多，性能比dify 好，上手比 n8n 容易，还比 OpenAI 更开放已经开源了，文档也写得清楚，我之前在它刚放出来时就有简单跑过一次。
于是，我先用 Docker Compose 把环境跑起来：
git clone https://github.com/iflytek/astron-agent.gitcd docker/astronAgentcp .env.example .envvim .env # 配置一下 API Keydocker compose -f docker-compose-with-auth.yaml up -d
很快，服务就起来了：
我的想法是，给他做一个像刷短视频一样刷论文的工具。
就是那种会越刷越上瘾，越刷越精准的推荐系统。你懂的。
而我设想的整个系统的逻辑是这样的：
研究生输入研究方向后，每天会收到 5 篇论文推荐。看到感兴趣的就点个赞或者收藏，不感兴趣的直接划走。系 统通过数据库 MCP 协议把这些行为记录下来，传回给 Agent 分析，每次刷完都会更新一次偏好模型。
这里我还有个设计：Agent 会悄悄学习你的阅读口味。如果你总是跳过纯理论的论文，它就会推荐更多实验性的内容。你喜欢看 Transformer 相关的？就会给出模型架构相关的改进论文。
然后就是搭建工作流。Astron 的可视化编辑器还挺好用的，拖拖拽拽就能把流程串起来：
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开始节点 → 接收用户输入的研究方向
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Agent 节点 → 分析用户画像，生成搜索策略
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知识库节点 → 匹配历史偏好，计算推荐分数
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代码节点 → 调用 ArXiv API，拉取最新论文
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LLM 节点 → 生成论文摘要和推荐理由
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结束节点 → 输出推荐卡片
接下来，我就开始琢磨怎么把它和前端接起来。
总不能让弟弟对着黑框框看日志吧？毕竟我可是想让他能像刷短视频一样刷论文。
为了节省点时间（想睡觉了）我干脆直接在 Claude Code 里把整套前端界面做出来。
把卡片组件、交互动画、收藏逻辑全都拖进去，再加上一点 JS 脚本，就成了一个能滑动、能点赞、还能保存的论文推荐界面。
前端负责展示，后端的 Flask 服务负责和Astron Agent 通信——接收研究方向、调用工作流、拿到推荐结果，再返回给前端渲染。整个过程就像在刷短视频，又像在刷 Tinder，只不过这里其实是一篇篇的学术论文。
而点赞收藏的数据也能被同步记录，在 程序里切个 Tab 就能看到「今天又水了哪些论文」，相当于学术版的「浏览历史」，不过这个你敢给导师看，也敢给女朋友看。
值得一提的是，开发过程踩了个小坑：ArXiv API 有频率限制，一开始请求太频繁被封了 IP。后来我加了延迟和缓存机制后才恢复正常。
意外发现的「杀手锏」
过程中我发现，Astron Agent 有个特别牛的功能：原生 RPA 集成。
这是什么概念呢？
很多学校的文献系统还停留在上个世纪，界面丑得让人怀疑人生，还没有 API。以前下载论文得像考古一样：登录 VPN（密码忘了重置半天）、进入图书馆系统（界面加载 3 分钟）、搜索文献（搜索框在哪？）、一篇篇点击下载（下到一半断网了）。
现在有了 RPA，Agent 可以帮你完成这套「仪式」。它会自动登录、搜索、下载、整理，还贴心地按「年份-会议-标题」重命名。就差帮你读了。
这个功能 Dify 和 n8n 都没有原生支持，得调用外部服务，配置起来非常麻烦。
选型考虑
在选择 Astron Agent 之前，我也对比了其他几个常见平台。
Dify 属于豪华（臃肿）型，27+ 种节点类型，支持 33 个向量数据库，还支持 27 种语言，国际化做得可以说比联合国还全。GitHub 上有 5 万多的 star，社区也是很热闹。
不过， Dify 全是 Python 写的，性能方面……确实有些堪忧。甚至逻辑上也有各种问题，比如我看到调用历史里有个搜索功能，于是便搜了一下，结果服务直接卡死了……最后动用了重启大法才得以恢复。
n8n 的优势是集成多，几百个现成的集成，界面也漂亮得能让人忍不住多看两眼。
但 Astron Agent 的独特优势在于：
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RPA 原生集成（刚才说过了，这个是真的香）
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中文场景优化
毕竟是讯飞出品，中文 NLP 能力明显更强。特别是处理中文论文摘要时，Astron的效果比其他平台好不少。
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Token 智能管理
有个 Chat History v2 功能，会自动感知 Token 使用量，避免上下文太长导致 AI「失忆」。这个细节对于需要长对话的场景特别有用。
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真正的 Apache 2.0
完全开源，没有任何商业限制。不像某些项目，开源版阉割一堆功能。
当然，如果你要做复杂的 RAG 应用，Dify 的向量数据库支持确实更全面。如果需要大量第三方集成，n8n 会更方便。
选哪个，还是看具体需求，因场景而异了。
老弟的反馈
上周三，弟弟给我发消息：
神了，哥！我老板今天竟然说我今天组会的选题还不错。
看来这工具是真的帮到他了。不过这小子又开始得寸进尺：
「能不能再加个功能？自动生成文献综述那种。」
我：「GitHub 地址给你了，自己动手。」
然后甩给他链接：https://github.com/iflytek/astron-agent
没想到半小时后，他甚至还提了个 issue：https://github.com/iflytek/astron-agent/issues/507，看来这小子也是真上道了，手速也挺快。
开源一起玩
这个工具我已经整理好开源了：https://github.com/qwwzdyj/Xfind(安卓端＋html+workflow)
核心代码其实不多，主要是工作流配置和一些数据处理逻辑。感兴趣的可以直接 git clone 下来按自己的喜好随意改，也欢迎提 pr。
比如我想的几个可以改进的点：
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加入更多论文源（现在只有 ArXiv）
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支持团队协作（实验室共享论文池）
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论文关系图谱可视化
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自动生成周报月报
如果你也被论文淹没，或者有其他信息筛选的需求，这个思路都能用。核心就是：让 AI 学习你的偏好，而不是你去适应 AI。
对了，Astron Agent 团队如果看到这篇文章，有个小建议：能不能加个 Web Clipper 功能？现在只能处理论文，如果能把知乎、公众号的优质内容也纳入进来就更完美了。
最后，工具只是工具，真正的研究还是要靠自己。
但如果工具能帮你节省时间，让你专注在真正重要的事情上，那就是好工具。
P.S. 弟弟昨天又来问：
哥，能不能让 AI 直接帮我写论文？
我只回了三个字：
你说呢？
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另外，我还用AI 进行了全网的AI 资讯采集，并用AI 进行挑选、审核、翻译、总结后发布到《AGI Hunt》的实时AI 快讯群中。
这是个只有信息、没有感情的 AI 资讯信息流（不是推荐流、不卖课、不讲道理、不教你做人、只提供信息、希望能为你节省一些时间）欢迎加入！
也欢迎加群和10000+群友交流。
