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。
用途：适用于分析数据集以生成研究假设、构建研究方法、执行计算实验与可视化、检索文献背景、按期刊格式撰写 LaTeX 论文，以及自动化从数据到发表的完整流程。
主要能力：四阶段流水线——数据描述、想法生成、方法开发、结果生成，最后生成论文。支持手动或自动输入各阶段，可指定期刊格式（如 Journal.APS），提供 GUI 与 Docker 部署。
使用方式：用 uv 安装：uv init 后执行 uv add "denario[app]"；或用 pip：uv pip install "denario[app]"。需配置 LLM 提供商 API 密钥（如 Google Vertex AI、OpenAI 等兼容 AG2/LangGraph 的服务），通过环境变量或 .env 文件保存。基本用法：from denario import Denario, Journal；den = Denario(project_dir="./my_research")；den.set_data_description(...)；den.get_idea()；den.get_method()；den.get_results()；den.get_paper(journal=Journal.APS)。运行 GUI 使用 denario run。
适用场景：需要自动化科研假设、方法、计算与论文写作的研究项目。
限制：需 Python 3.12 或更高版本；需有效 LLM API 密钥；生成 LaTeX 论文需安装 TeX 发行版或使用含 LaTeX 的 Docker 镜像；具体支持的期刊列表、Docker 与源码安装细节、文献检索功能等资料未完整提供，详见其参考文档。