DeepScientist 文档总览
June 28, 2026 · View on GitHub
DeepScientist 不仅仅是一个可长期运行的自动化科学发现系统，更是一个真正持续保存在你自己机器里的科研地图。
2 分钟安装，2 分钟配置微信，2 分钟启动。极快、方便、易用。
现在本地 Web 默认不启用浏览器访问密码。如果你希望某次启动启用 16 位本地访问密码，可以使用 ds --auth true；启用后，ds 会在终端里打印这次启动的密码，第一次成功进入后浏览器会持久化这次本地登录。
它也是一种工作坊式协作环境：可以长期自主推进，也允许你随时接管、协作、改代码、自己跑终端，亦或者用 Notion 式方式记录笔记、计划与协作内容。
DeepScientist 灵活且易于使用，支持：
- 本地优先、开源、一条命令安装
- Git 驱动的 quest 仓库、Web 工作区、Studio / Canvas 与 TUI
- 工作坊式协作：可长期自主推进，也可随时接管、协作、改代码、跑终端或记录 Notion 式笔记
- 内建
codex、claude、kimi、opencode四种 runner - 兼容外部 OpenAI-compatible 模型端点
- 你可以在任何地方使用 DeepScientist：服务器（TUI）、浏览器（Web）、手机（微信或 QQ），甚至眼镜（Rokid Glasses）
- 每个 quest 绑定一个外部 connector
- 支持 微信、QQ、Telegram、Discord、Slack、Feishu、WhatsApp、灵珠 / Rokid
- 一题一仓库
- 分支与 worktree 是原生科研结构
- Studio 与 Canvas 从持久状态实时重建
- baseline 可复用，不是一次性跑分
bash_exec是持久化 shell 会话- 支持会议扩展期刊与 rebuttal 工作流
端到端自治科研系统
以下是基于公开仓库、论文、demo 与公开报道整理的保守快照，检查日期为 2026/03/23。打勾表示该能力在公开材料中被清晰呈现为一等能力，而不是用户自行拼装后才可能实现。
| 系统 | 系统类型 | E2E | Research Map | Workshop | Keeps Growing | Channels | Figure & Rebuttal & Review |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| autoresearch | Open-source | ✓ | |||||
| RD-Agent | Open-source | ✓ | |||||
| Agent Laboratory | Open-source | ✓ | ✓ | ✓ | |||
| AI-Scientist | Open-source | ✓ | |||||
| AI-Scientist-v2 | Open-source | ✓ | |||||
| AutoResearchClaw | Open-source | ✓ | ✓ | ✓ | |||
| ClawPhD | Open-source | ✓ | ✓ | ||||
| Dr. Claw | Open-source | ✓ | ✓ | ✓ | |||
| FARS | Closed-source | ✓ | |||||
| EvoScientist | Open-source | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
| ScienceClaw | Open-source | ✓ | ✓ | ||||
| claude-scholar | Open-source | ✓ | ✓ | ✓ | |||
| Research-Claw | Open-source | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
| DeepScientist | Open-source | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
列含义：
系统类型：系统本体是开源还是闭源。E2E：是否覆盖从想法或文献到实验与写作的完整链路。Research Map：是否把研究过程显式组织成可回看的地图，而不只是日志或聊天记录。Workshop：人类是否可以随时接管、改计划、改代码、跑命令、继续推进。Keeps Growing：后续轮次是否能基于持久记忆、经验与产物持续累积。Channels：是否能通过消息或会议式外部协作面持续推进同一研究会话。Figure & Rebuttal & Review：是否把图表生成、审稿、rebuttal 或 review 工作流做成明确能力。
动态
2026/03/24：DeepScientist 正式发布v1.5版本。2026/02/01：DeepScientist 论文已上线 OpenReview，对应ICLR 2026。
ResearAI 相关项目
这里聚焦与 DeepScientist 关联最强的一组 AI Scientist 与 AutoFigure 项目。
| 项目 | 用途 |
|---|---|
| AutoFigure | 生成论文级图像 |
| AutoFigure-Edit | 可编辑矢量论文图 |
| DeepReviewer-v2 | 审稿与论文建议 |
| Awesome-AI-Scientist | AI Scientist 导航 |
这页的目标很简单：帮你最快找到该看的那篇文档。
如果你是第一次使用
- 00 快速开始 从安装、选择 Codex / Claude Code / Kimi Code / OpenCode runner，到启动和创建第一个项目，先看这一篇。
- 20 工作区模式指南 如果你最纠结的是“应该选 Copilot 还是全自动”，先看这篇。
- 31 本地浏览器密码说明 如果你想弄清楚密码弹窗是什么、密码去哪里看、怎样关闭这一层本地保护，先看这篇。
- 32 Windows + WSL2 部署指南 如果你在 Windows 上使用 DeepScientist，并且想走推荐的 WSL2 路线，先看这篇。
- 05 TUI 端到端指南
如果你主要在服务器或终端里工作，这篇会带你从
ds --tui一路走到 quest、connector、跨端协作和 TUI debug 快照。 - 15 Codex Provider 配置 如果你准备通过 OpenAI、Ollama、MiniMax、GLM、火山方舟、阿里百炼 Coding Plan 或其他 Codex profile 来运行 DeepScientist，先看这一篇。Gemini 只建议作为高级实验路线，通常优先走 OpenCode。
- 24 Claude Code 配置指南 如果 Claude Code 在你的机器上已经能正常工作，并且你想让 DeepScientist 直接复用它，或者你想通过 Ollama 的 Anthropic-compatible API 跑 Claude runner，先看这一篇。
- 27 Kimi Code 配置指南
如果官方
kimiCLI 在你的机器上已经能正常工作，并且你想把它作为独立 builtin runner 使用，先看这一篇。 - 25 OpenCode 配置指南 如果 OpenCode 在你的机器上已经能正常工作，并且你想让 DeepScientist 直接复用它的 provider/model 配置，尤其是接 Gemini 或 Ollama，先看这一篇。
- 21 本地模型后端指南 如果你想通过 vLLM、Ollama、SGLang 等本地模型后端运行 DeepScientist，先看这一篇；它会帮你在 Codex、Claude Code、OpenCode 三条 runner 路线之间选路。
- 26 引用与致谢说明 如果 DeepScientist 对论文或报告已经产生了实质性帮助，想看推荐引用方式、致谢模板和归因边界，就看这一篇。
- 12 引导式工作流教程 按真实产品流程，逐步理解从首页到工作区应该怎么使用。
- 02 Start Research 参考
如果你想真正理解
Start Research弹窗里每个字段该怎么填、会提交什么，就接着看这篇。
如果你想把项目启动得更稳
- 02 Start Research 参考 解释当前前端字段、自动推导合同字段，以及实际可照抄的例子。
- 20 工作区模式指南 如果你已经知道怎么填表，但还不确定项目应该从 Copilot 还是全自动启动，先看这篇。
- 01 设置参考 当你需要配置 runner、connector、运行时默认值或主目录路径时，看这一篇。
- 11 协议与风险说明 如果你关心开源协议、责任边界、服务器安全、结果伪造风险和 connector 泄露风险，先看这一篇。
- 26 引用与致谢说明 如果你主要关心的是论文里该如何引用、如何做温和而清楚的 AI assistance 披露，优先看这篇。
如果你想通过外部协作面继续推进
- 16 Telegram Connector 指南 通过内置 polling 运行时绑定 Telegram，并从 bot 会话继续推进 quest。
- 17 WhatsApp Connector 指南 通过本地 local-session 运行时绑定 WhatsApp，并从本地聊天会话继续推进 quest。
- 18 Feishu Connector 指南 通过内置 long-connection 运行时绑定 Feishu，并从 bot 会话继续推进 quest。
- 10 微信连接器指南 适合通过 DeepScientist 内置扫码流程，把个人微信直接绑定进来。
- 03 QQ 连接器指南 适合把 QQ 当作日常协作、里程碑通知和命令入口。
- 04 灵珠 / Rokid 指南 适合绑定灵珠 / Rokid Glasses。
- 34 多任务入口选择 如果你同时跑多个 quest，先看这篇决定该用 Web、微信、QQ 还是其他 connector。
如果你想理解系统是怎么工作的
- 13 核心架构说明 先看这篇，理解 launcher、daemon、quest、Canvas、memory 与 connector 是怎样拼起来的。
- 14 Prompt、Skills 与 MCP 指南 适合你想直接弄清楚每轮 prompt 组装顺序、各个 skill 分工，以及内建 MCP 工具家族结构的时候阅读。
- 06 Runtime 与 Canvas 说明 daemon、工作区、canvas 和 connector 视图之间的关系。
- 07 Memory 与 MCP 说明 memory、artifact 和内置 MCP 的行为。
- 19 External Controller 指南
说明如何在不改 core runtime 的前提下，基于 mailbox 和
quest_control构建可选的外层治理控制器。
如果你遇到了问题
- 09 启动诊断 启动诊断、排查常见运行问题，先看这篇。
- 33 Workspace Explorer Q&A
如果终端里能看到文件或文件夹，但 Web Explorer / Search 看不到，先看这篇确认 active worktree、
FILES/SCOPE、刷新和 Git 状态边界。 - 15 Codex Provider 配置 如果问题更像出在 Codex profile、provider endpoint、API key 或模型配置上，优先看这篇。
- 24 Claude Code 配置指南 如果问题更像出在 Claude Code 登录、配置目录、permission mode 或 Anthropic 兼容网关上，优先看这篇。
- 27 Kimi Code 配置指南
如果问题更像出在 Kimi Code 登录、
~/.kimihome、agent 或--yolo/ thinking 配置上，优先看这篇。 - 25 OpenCode 配置指南 如果问题更像出在 OpenCode provider 登录、配置文件、模型选择、agent 或 variant 上，优先看这篇。
- 21 本地模型后端指南
如果问题具体出在本地 OpenAI-compatible 后端以及
/v1/responses支持上，优先看这篇。 - 01 设置参考 如果问题可能和配置、凭据或 connector 有关，再查这篇。
如果你在维护 DeepScientist
-
23 BenchStore GitHub Releases 分发规范 如果你想把 BenchStore 的 benchmark 源码包发布到 GitHub Releases，并让用户在前端通过 Download 正常安装，先看这篇。
-
90 Architecture 说明系统级约束、核心契约和仓库结构。
-
91 Development 面向维护者的开发工作流、实现说明，以及新增 MCP 工具、skills、connector 的具体清单。
社群交流
欢迎加群讨论。
