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鉴于OpenAI被爆出据说剽窃数学家的成果当作自己的成果发布，于是我紧急编写了这个demo，一个面向Linux的轻量论文辅助CLI Agent。输入问题后，模型可以调用本地工具和论文检索；
默认模型为 Qwen3-14B-AWQ，权重约 9.4 GB。Agent 输入预算默认为 4096 token；模型最大输出由 .env 的 LOCAL_AGENT_MAX_TOKENS 控制，.env.example 中默认是 2048 token。
输入预算和系统 prompt 可以在 config/agent.yaml 中修改，因此用途不局限于论文助手。该文件中的 tool_output_max_chars: 4000 是工具结果的字符截断上限，不是模型答案的 token 上限。调整参数时需要考虑显存容量。
支持 MCP 协议，可通过工具注册机制接入 MCP 服务。
面向显卡多的没事干并且还极度希望保护自己隐私的用户（
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从 GitHub 页面复制仓库地址，克隆项目：
git clone https://github.com/Ayi914/paperchecker.git local-agent cd local-agent也可以选择 Code → Download ZIP，解压后在项目目录打开终端。
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在项目目录运行安装命令：
bash scripts/install.sh
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安装完成后运行：
bash scripts/start.sh
等待模型加载，看到
>>>后输入问题并回车。例如：>>> 请解释残差连接解决了什么问题
以后只需运行 bash scripts/start.sh
把文本型 PDF、Markdown 或 TXT 放入 data/knowledge/，然后建立索引：
bash scripts/start.sh rag-index
bash scripts/start.sh第一次建索引会下载独立的检索模型，需要网络。示例问题：根据本地论文总结 YOLOv1 的核心创新，列出来源。 没有放入论文和建立索引时，回答来自模型本身；默认不启用联网搜索。扫描版 PDF 尚不支持 OCR。
| 操作 | 输入或命令 |
|---|---|
| 查看对话命令 | /help |
| 开始新会话 | /new |
| 退出 | /exit、/quit 或 Ctrl+D |
| 单次提问 | bash scripts/start.sh "总结注意力机制" |
| 只输出答案 | bash scripts/start.sh "问题" --quiet |
| 不保存答案文件 | bash scripts/start.sh "问题" --no-save |
| 环境检查 | bash scripts/doctor.sh |
| 重新选择模型 | bash scripts/setup.sh |
每轮问题和答案默认保存在 output/月/日/时间_微秒.md。
当前默认会话上下文只保留在进程中，关闭 CLI 后不会恢复；Markdown 答案文件不会自动读回。需要跨窗口继续时，在 config/agent.yaml 将 run.checkpoint_enabled 改为 true，并始终使用同一会话 ID：
bash scripts/start.sh -i --thread-id my-paper会话状态保存到 data/checkpoints/langgraph.sqlite。输入 /new 或不指定会话 ID 的新交互窗口会创建新会话。每次模型调用默认使用最近 4 轮并受 4096 token 输入预算限制。
先执行 bash scripts/doctor.sh。它检查环境、GPU 和模型配置，不会加载大模型或开始推理。
- 没有 GPU：使用有 NVIDIA GPU 的 Linux 机器
- 模型目录不完整：运行
bash scripts/setup.sh重新选择或继续下载。 - 下载失败：检查网络；可在有网络的机器下载完整模型目录后复制过来，再选择已有模型。
- 模型启动失败：查看终端指出的
logs/cli-vllm-*.log；确认显存没有被其他程序占用。
项目代码使用 MIT 许可证。