Denario 是一个多智能体 AI 系统，用于自动化科研工作流，覆盖从数据分析到可发表论文的完整过程。它基于 AG2 与 LangGraph 框架，编排多个专用智能体，处理假设生成、方法学开发、计算分析和论文写作。
适用场景包括：分析数据集以生成新研究假设、开发结构化研究方法、执行计算实验并生成可视化、进行文献检索以获取研究背景、根据研究结果撰写期刊格式的 LaTeX 论文，以及自动化从数据到发表的完整研究流程。
安装方式：推荐使用 uv，执行 uv init 后运行 uv add "denario[app]"；或使用 uv pip install "denario[app]"。Docker 部署或源码构建见 references/installation.md。
使用前需配置受支持 LLM 提供商的 API 密钥，支持 Google Vertex AI、OpenAI 及其他兼容 AG2/LangGraph 的服务，密钥应通过环境变量或 .env 文件安全存储，详细配置见 references/llm_configuration.md。
核心流程分四阶段：先通过 Denario(project_dir=...) 初始化并调用 set_data_description 定义研究背景；再用 get_idea() 生成假设，或用 set_idea() 提供自定义假设；接着用 get_method() 生成方法，或用 set_method() 传入 Markdown 方法文件；然后用 get_results() 执行实验与可视化，或用 set_results() 提供预计算结果；最后用 get_paper(journal=Journal.APS) 生成期刊格式的 LaTeX 论文。支持 Journal.APS 等期刊格式，完整列表见 references/research_pipeline.md。
可通过 denario run 启动 Web 图形界面进行交互式管理。支持端到端流程与自定义加自动化的混合流程，并集成文献检索功能（见 references/examples.md）。
高级特性包括多智能体编排、可复现的结构化输出、期刊格式集成、各阶段灵活的手动或自动输入，以及含 LaTeX 和依赖的 Docker 部署。
限制与注意事项：需要 Python 3.12 或更高版本；API 密钥错误需检查环境变量配置；LaTeX 编译需安装 TeX 发行版或使用预装 LaTeX 的 Docker 镜像；包冲突建议使用虚拟环境或 Docker 隔离。其他细节资料暂未提供。