用途：面向需要学术证据与引用的任务，如文献综述、学术深挖、研究报告、领域现状调研、选题界定、方法/论文对比、基金背景等；当用户问题需要有文献支撑时也可主动触发。不适用于单篇已知论文即可回答、教程类需求或代码调试。
主要能力：采用 Phase 0..7 的 8 阶段脚本化流程：定题分解、多源发现与去重、排序筛选、逐篇精读、引文图谱前后追踪、主题合成、对抗式自我批判、按模板出报告并导出参考文献。主数据源为 OpenAlex，辅以 arXiv、Crossref、PubMed、DBLP、bioRxiv、Exa；可选 Semantic Scholar / Brave MCP 做相关性增强，MCP 超时不影响主流程。流程状态保存在 research_state.json，可断点续跑与审计；引用以 [^id] 锚定到 state 中的论文，未锚定论断按幻觉处理。发现阶段以饱和而非穷尽为停止信号。
必要用法：需 Python 3.9+ 及 httpx、pypdf；可选 pip install docling 启用版面感知的 PDF 抽取。OpenAlex 等源无需密钥，Exa 需 EXA_API_KEY。示例命令：python scripts/research_state.py --state research_state.json init --question "<restated question>" --archetype literature_review；python scripts/search_openalex.py --query "<cluster>" --limit 50 --state research_state.json；python scripts/dedupe_papers.py --state research_state.json；python scripts/rank_papers.py --state research_state.json --question "<phase 0 question>" --alpha 0.4 --beta 0.3 --gamma 0.2 --delta 0.1 --top 20。
限制：资料未提供完整安装命令、价格与平台支持细节（仅标注 macos、linux、windows）；部分源有速率限制与预算上限；付费墙 PDF 可能需用户手动下载；精读阶段需可并行调度智能体的宿主，否则退化为串行。