Polaris 部署指南：开源 AI 科研智能体，从文献到论文全流程自动化

市面上的「AI 科研助手」大多是聊天机器人套壳：读一篇论文、答几个问题、帮你改一段文字。浙大 ZJU-REAL 团队本周开源的 Polaris 走的是另一条路——把文献调研、想法生成、想法评审、GPU 实验、LaTeX 论文写作、论文评审六个阶段串成一条完整流水线，上一阶段的产物自动流入下一阶段，每个交接点都可以停下等人审批。

最值得抄的工程决策：重活（爬取、解析、去重、指标解析、引用匹配）全部用确定性代码完成，LLM 只负责判断类工作（打分、综合、起草、评审）。这种「确定性 vs 判断性」的切分让长任务跑得又便宜又可复现、可审计——做正经 Agent 项目都应该这么分。

六个阶段 + Voyage 智能体内核

• 文献：从 OpenAlex、Semantic Scholar、arXiv 抓取论文，以锚点论文滚雪球式扩展引用，每篇论文编译成一页交叉链接的 Wiki（TL;DR、方法、可复用思路、概念反链）。同一篇论文全平台共享同一份解读，不随打开位置而变。
• 想法：基于多信号缺口分析（概念共现空洞、论文局限、趋势速度）驱动检索增强的想法生成，按新颖性、可行性、可操作性、影响力四维打分。
• 评审：配置不同人设的评审智能体两两辩论，裁判产出 Elo 排名；实验室成员通过 WebSocket 实时参与讨论，评论作为一等输入进入智能体上下文。
• 实验：用 Fernet 加密的 SSH 凭据连到实验室 GPU 服务器。实验 Voyage 先问清需求、规划实验、通过算力预算检查，然后写代码、跑冒烟测试、正式启动（日志与指标曲线实时流式输出），再自动迭代：解析指标、反思、改进或止损，按时间预算而非固定重试次数修复失败；真卡住时会主动问人而不是报错。
• 写作：多文件 LaTeX 工程（NeurIPS/ICLR/ACL 模板）+ CodeMirror 6 编辑器 + CRDT 实时协同编辑，服务端 tectonic 编译出实时 PDF。实验数字只能来自真实运行指标，引用必须映射到知识库真实条目。
• 评审：提交前自动做引用核查。

所有长任务都以 Voyage 形式运行：可持久化、可断点续跑、带人工审批闸门，跨步骤读写基于文件的内存，跑几小时甚至几天都不会丢状态。这是值得直接复制的架构——长任务做成可审计、可重启的 run，而不是一把梭的调用。

两条命令跑起来

官方推荐 Docker Compose，开发和生产都适用，本地不需要装 Python、Node 或数据库：

cp .env.example .env        # 填入模型供应商 key 和密钥
make dev                    # docker compose 起全套服务，带热重载

前端在 http://localhost:5173，API 文档在 http://localhost:8000/docs。生产部署直接用 Docker Hub 预构建镜像，无需本地编译：

cp .env.example .env        # POLARIS_ENV=prod、POLARIS_IMAGE_TAG、密钥、LLM key
docker compose --env-file .env -f docker/docker-compose.yml pull
docker compose --env-file .env -f docker/docker-compose.yml up -d
docker compose -f docker/docker-compose.yml exec api alembic upgrade head   # 首次必跑

三个坑：worker 容器必须起（所有长任务都跑在它上面）；首次迁移必须执行，Postgres 表不会自动创建；仓库根目录的 .env 控制 POLARIS_ENV、POLARIS_IMAGE_TAG 和模型 key。

模型路由：单一 LLM 边界，配置驱动

所有模型调用走同一抽象层，数据库路由表把每个研究阶段映射到具体的供应商、模型和推理强度——打分用便宜模型，辩论和起草用强模型。管理员设全局路由，用户可覆盖自己的；内置 fake provider 在生产环境被结构性禁用。模型选择是配置而不是硬编码，多阶段 Agent 系统直接照抄这个设计。

用 MCP 把研究栈接进 Claude Code

Polaris 自带一个只读 MCP server（Streamable HTTP 和 stdio 两种协议），暴露文献、知识库、项目状态、稿件和外部搜索。Claude Code、Codex、Cursor 都能直接连——每个工具带自检和试用 playground，接入前可以先试运行。这是给外部编码 Agent 提供领域知识库只读访问的干净范式，和 MCP 生态的整体走向一致。

实践建议

• 先用访客账号逛一圈：http://101.37.174.109:8080，账号 guest / zjuguest123——只读、不调用任何模型，但所有页面包括管理视图都能看。
• 抄「确定性 vs 判断性」的切分，这是长任务跑得起的根本原因。
• 所有长任务都做成可续跑、带人工闸门的 run，跨步骤保留文件式内存。
• 桌面客户端（macOS/Windows/Linux）从 Releases 下载；构建未签名：macOS 需先执行 xattr -dr com.apple.quarantine 放行，Ubuntu 24.04 可能还要 --no-sandbox。

资源

• GitHub：github.com/ZJU-REAL/Polaris（Apache 2.0，含 Docker Compose 与在线演示）
• 文档：getting-started、architecture、concepts、deployment、configuration，都在仓库 docs/ 目录
• 相关阅读：MCP 走向无状态：智能体流量终于变成普通 HTTP