Research Assistant Agent 是一个基于大语言模型（LLM）的自动化科研辅助工具。它能够根据你自定义的检索条件（如年份、模型、关键词等）从 arXiv 批量获取并下载论文，随后利用 AI 代理自动阅读原文、提取核心创新点，并根据你的研究偏好对文献进行智能打分。通过内置的 Web 交互页面，你可以直观地管理、筛选和对话式探索你的专属文献库。

• 🔍 自定义定向检索: 支持从 arXiv API 精准拉取数据，可按年份（如 2023-2024）、特定领域、特定模型或作者进行组合检索，并自动下载 PDF 全文。
• 🤖 大模型批量精读: 调用主流大模型对文献进行批量阅读，自动生成摘要、提取核心方法和 Baseline。
• 📊 智能文献打分: 基于预设的评审 Prompt，为检索到的每篇论文生成 1-10 的推荐指数，帮你快速过滤水文，锁定高价值文献。
• 💻 可视化交互页面: 开箱即用的 Web UI，支持：
  • 可视化配置检索参数。
  • 论文卡片式展示（包含标题、打分、AI 总结）。
  • 针对单篇或多篇论文进行多轮对话（Q&A）。

建议提前配置好你的虚拟环境。

1. 克隆项目到本地

git clone [https://github.com/Jellyfish0029/legere.git](https://github.com/Jellyfish0029/legere.git)
cd RAAgent