Denario 是一个面向科研的多智能体 AI 系统，基于 AG2 与 LangGraph 框架，用多个专用智能体编排从数据分析到可发表论文的完整科研流程。适用场景包括：分析数据集以生成研究假设、构建结构化研究方法、执行计算实验并生成可视化、检索文献背景、将研究结果写成期刊格式的 LaTeX 论文，以及自动化整条研究流水线。
核心流程分四阶段：先用 set_data_description 定义数据与研究背景；再用 get_idea 生成假设（也可用 set_idea 自定义）；用 get_method 生成方法（或 set_method 传入 markdown）；用 get_results 执行实验与可视化（或 set_results 传入已有结果）；最后用 get_paper(journal=Journal.APS) 生成论文。支持 Journal.APS 等期刊格式。
安装推荐使用 uv：uv init 后执行 uv add "denario[app]"，或用 uv pip install "denario[app]"。需配置受支持的 LLM 提供商 API 密钥（如 Google Vertex AI、OpenAI 及兼容 AG2/LangGraph 的服务），通过环境变量或 .env 文件保存。运行 denario run 可启动 Web GUI。要求 Python 3.12 或更高版本；LaTeX 编译需安装 TeX 发行版或使用预装 LaTeX 的 Docker 镜像。
其他特性包括多智能体编排、可版本控制的结构化输出、各阶段手动或自动的灵活输入，以及 Docker 部署。文献检索功能与更多示例、安装、LLM 配置、API 参考和故障排查细节，资料中指向 references 目录下的对应文档，具体内容暂未提供。