夜雨聆风同样是一项数据分析任务，有的人需要两周时间手动完成，而有人借助AI智能体仅用十分钟就能交付结果——到2026年，这样的效率差距已经成为现实。新一代AI正从简单的“对话助手”升级为能够独立执行任务的AI智能体。研究者只需用自然语言描述科研需求，AI智能体便可以自动编写代码、完成数据分析、调试问题并优化结果，全程几乎不需要手动编程。同时，多个智能体还能协同工作，并行处理大量文献，自动提炼核心观点并生成结构化综述，一个人也能拥有类似研究团队的工作效率。更重要的是，这些AI系统可以全天候运行，持续追踪最新论文、监测研究动态，并自动生成科研情报报告，成为长期稳定的科研助手。未来科研效率的差异，不再取决于是否会使用大模型，而在于是否掌握基于AI智能体的自动化科研流程。
你是否还在为海量文献调研熬到深夜？是否还在反复调试实验代码、手动处理数据？传统科研 “手工作坊式” 的流程，正在成为创新的掣肘。而 AI 智能体的崛起，正让科研自动化从概念走向现实，一场重塑科研生产效率的革命已然开启。 当 OpenClaw 成为 AI 智能体的 “底层引擎”，科研自动化迎来全新范式：无需复杂编程，即可快速搭建适配科研场景的定制化智能体；无需人工干预，即可实现从文献到论文的全流程自动执行；无需担心数据安全，本地部署让科研隐私得到全面保障。
本文将给您推荐这一门实践课程，看 OpenClaw 如何赋能 AI 智能体全链路构建，让科研从 “繁重重复” 走向 “高效创新”。 为了让前沿技术不再“高高在上”，人工智能领域一线专家 胡老师带来了极为实用的以“Claude Code 为代表的AI编程智能体，以及OpenClaw（龙虾）个人AI代理，以coze为表的工作流智能体 在科研全流程中的应用方法”
一、时间及地点：
2026年5月15日—5月17日（三天上课）
线上直播: 腾讯会议（可提供回放）
线下现场: 北京高校进行（需自带电脑）
二、涵盖六类典型科研场景：
1、多源科研数据自动采集。
2、大规模文献智能处理。
3、科研数据分析与模型构建。
4、科研专属智能体开发。
5、多智能体协同写作。
6、以及科研监测与自动化情报系统的搭建。
无需编程基础，AI智能体可以承担大量技术工作，研究者只需学会如何合理“指挥”AI。
三、课程特色：
1、零基础也能快速上手
四、课程收益：
1、掌握AI智能体的系统化使用能力：
全面理解AI编程智能体的核心技术体系，包括多种工作模式、记忆机制、SubAgent协作架构、MCP插件生态以及Hooks与Skills扩展能力，能够快速适应和使用各类新兴AI工具。
★ 课程内容：
第一章 2026年Agent智能体最新进展和技术栈讲解 | 1. Agent智能体是什么，到底能帮我们做什么 2. 2026年Agent智能体技术最新进展介绍 3. 3种类型Agent智能体工具对比 1）当前确定性最强，落地效果好的工作流智能体工具coze、dify 2）当前工程化最强的智能体工具Claude code 3）发展潜力最强的智能体工具OpenClow、manus 4.Agent智能体相关技术介绍Skills、Tools、Memory等等 5.大模型体系技术介绍Agent、MCP、RAG、知识库等等技术介绍 6.关键性能指标对比：上下文容量、输出能力、文件处理、多模态识别 7.国内模型vs 海外模型的差异化优势与科研场景适配 8.模型选型的成本效益分析 9.提示词工程的终极方法论与高级应用技巧 10.（课堂动手练习）几个可以免费使用Token的模型申请 |
第二章 基于工作流零基础构建数据Agent智能体 | 工作流做科研智能体是当前落地效果最好，消耗Token最少，使用量不大的话可以免费使用。 操作简单，课堂大家一起完成撰写论文智能开发 1.（课堂动手练习）不同模型选择 2.（课堂动手练习）构建行业分析报告生成助手 3.（课堂动手练习）构建上市公司财务报告生成助手 4.（课堂动手练习）构建文献宏观结构审查的AI应用 |
第三章 基于工作流构建论文审稿意见的智能体 | 1.（课堂动手练习）撰写论文审稿意见智能体提示词 2.（课堂动手练习）论文审稿意见智能体提示词优化方式 3.（课堂动手练习）审稿意见智能体开场白设置 4.（课堂动手练习）审稿意见智能体语音设置 5.（课堂动手练习）审稿意见智能发布 6.（课堂动手练习）审稿意见智能使用 |
第四章 基于工作流构建论文各模块自动生成的智能体 | 1.（课堂动手练习）通过研究方向给出有创意的选题并且给选题评分的智能体 2.（课堂动手练习）通过选题生成论文大纲的智能体 3.（课堂动手练习）通过选题生成前言并且自动添加引用论文的智能体 4.（课堂动手练习）通过选题生成文献综述并且自动添加引用论文的智能体 5.（课堂动手练习）从文献数据库查询论文，提取论文重要信息写飞书文档 6.（课堂动手练习）通过选题生成论文其他部分的智能体 |
第五章 基于工作流构建生成完整论文的智能体 | 只要提供一个科研课题，智能体自动提取研究热点、发展趋势、应用价值、研究局限性性，产生研究不足和研究问题，生成论文标题和大纲，继续撰写论文各部分，最终输出一篇完整科研论文，能落地 1.（课堂动手练习）配置大模型 2.（课堂动手练习）搜索、爬虫、邮件插件使用方法介绍 3.（课堂动手练习）使用论文搜索插件搜索主题相关论文列表 4.（课堂动手练习）使用网络爬虫插件抓取任务正文 5.（课堂动手练习）使用主题对抓取的论文做数据清洗 6.（课堂动手练习）使用抓取的论文和主题生成论文大纲 7.（课堂动手练习）使用抓取的任务和大纲写论文内容 8.（课堂动手练习）生成论文内容并发送邮件 |
第六章 科研知识库构建理论基础 | 1. Embedding 模型是什么 2. Embedding 维度的作用 3. Embedding相识度算法 4. 常用的Embedding对比 5. 不同场景Embedding模型选择 6. 向量数据库介绍 7. 不同场景向量数据库的选择 8. 什么是RAG 9. 向量检索 10. Reranker检索（重排序） 11. 混合检索（Hybrid Search） 12. 三者的协同关系 13. 技术选型建议 14. 图数据库、知识图谱和graphRag |
第七章 基于工作流构建科研论文引用类知识库 | 几十个真实知识库落地科研项目的经验，不是demo，保障落地效果 1. （课堂动手练习）使用chatgpt提取科研论文重要信息 2. （课堂动手练习）不同论文指定分隔符分割 3. （课堂动手练习）论文提取的信息通过向量模型，写入知识库 4. （课堂动手练习）引用知识库论文自动撰写文献综述智能体开发 5. （课堂动手练习）引用知识库论文自动撰写前言智能体开发 |
第八章 基于工作流构建科研问答类知识库系统 | 1. （课堂动手练习）pdf解析神器，可以把公式、图表等复杂结构全部解析出来 2. （课堂动手练习）格式化工具安装和使用 3. （课堂动手练习）使用大模型格式化数据分块 4. （课堂动手练习）使用大模型对分块内容自动生成问题 5. （课堂动手练习）使用大模型调整或者新增问题 6. （课堂动手练习）通过大模型自动生成问题和答案对 7. （课堂动手练习）QA对下载和格式转换 8. （课堂动手练习）优化RAG搜索功能 9. （课堂动手练习）构建问答系统工作流 10. （课堂动手练习）发布问答系统对外使用 |
第九章 科研智能体的工程化起点：Claude Code 环境搭建与基础研究范本构建 | Claude Code是当前最强工程化智能体开发工具，每位学员完成全体环境部署并验证可用 1. 底层工具链：命令行起源与现代终端/Shell选择 2. （课堂动手练习）掌握核心操作：命令行文件与路径管理速成 3. （课堂动手练习）配置跨平台集成开发环境（IDE）与终端 4. （课堂动手练习）安装AI编程智能体核心引擎与依赖管理 5. （课堂动手练习）接入多模型科研计算后端：API配置与密钥安全管理 6. （课堂动手练习）构建科研项目初始化模板与工作流 7. （课堂动手练习）实现首次启动验证与基础功能测试 8. （课堂动手练习）深度配置科研专用参数与交互模式 9. （课堂动手练习）建立用量监控、成本分析与资源优化策略 10. （课堂动手练习）制定配置备份、版本控制与持续维护规范 |
第十章 Claude Code 智能体高级架构设计—记忆、子智能体与插件生态 | 1. 记忆管理系统详解：多层级记忆架构的设计理念与使用策略 2. 上下文容量监控与资源分配：上下文使用情况的可视化分析方法 3. 上下文管理三大核心策略：不同策略的特点与最佳使用时机 4. SubAgent 子智能体系统：并行任务分配、独立上下文与动态调度机制 5. 子智能体的多种使用模式：常见协作方式与典型应用场景 6. MCP 模型上下文协议：实现智能体“插件化扩展”的标准接口机制 7. MCP 插件生态概览：科研常用插件及其安装与配置方法 8. Hooks 生命周期钩子机制：五大关键节点的自动化控制与应用场景 9. （课堂动手练习）管理与优化智能体上下文使用 10. （课堂动手练习）体验子智能体并行协作的任务流程 11. （课堂动手练习）安装核心MCP 插件并进行功能验证 通过本章学习，你将掌握智能体的高级能力体系，包括记忆管理、上下文优化、子智能体协作机制以及插件化扩展能力，能够构建具备复杂任务处理能力的科研智能体系统 |
第十一章 Claude Code工作流工程化实践—Skills系统、流程编排与效率优化 | 1. Skills模块化技能系统的架构设计与渐进式加载原理 2. Skills的标准开发规范、文件结构与配置字段详解 3. 正确的Skill设计模式 vs 常见设计误区 4. 自动化Skill创建工具的使用与最佳实践 5. 史会话的状态回溯、恢复与对话导出管理 6. 多模型动态切换策略与任务-模型匹配方法论 7. IDE集成方案与可视化工作界面配置 8. 组合运用全部高级功能构建个人专属高效工作流的系统化方法 9. （课堂动手练习）如何将记忆+子智能体+插件+技能+钩子五大功能融为一体 10. （课堂动手练习）设计并开发一个符合规范的自定义Skill 11. （课堂动手练习）配置多模型切换策略并测试任务分配效果 12. （课堂动手练习）构建一个完整的科研工作流（整合记忆、子智能体、插件与Skills） 通过本章学习，你将掌握Skills技能系统的完整开发流程、工作流的系统化构建方法以及多功能模块的协同优化策略，能够打造一套高度定制化、高效率的科研智能体工作系统，实现从单一功能到完整工作流的能力跃升。 |
第十二章 Claude Code批量化科研论文处理 | 1. 国产模型API的申请流程、环境配置与密钥安全管理实践 2. （课堂动手练习）构建批量文献处理管线：自动读取→ 智能分析 → 结构化输出 3. （课堂动手练习）基于AI分析结果的文件批量智能管理方案设计 4. （课堂动手练习）科研论文关键信息的多维度自动提取技术与实现方法 5. （课堂动手练习）从单篇到百篇的规模化处理策略与工程化实施方案 6. （课堂动手练习）API驱动的结构化分析报告自动生成系统 7. （课堂动手练习）批量处理中的成本控制、错误处理与容错机制设计 8. （课堂动手练习）构建一套完整的科研文献批量智能处理系统 通过本章学习，你将掌握大模型API的工程化应用方法、批量文献处理的完整技术链路以及规模化科研信息处理的系统设计能力，能够将AI能力从单次对话扩展到批量自动化处理，实现科研信息管理的质的飞跃。 |
第十三章 Claude Code智能体数据自动采集 | 1. 科研数据采集的法律合规要点与风险规避策略 2. 主流采集技术方案的对比分析与选型指南 3. （课堂动手练习）网页数据结构解析与浏览器开发者工具的实战应用 4. （课堂动手练习）AI赋能智能体爬虫开发：无需编程基础，通过自然语言描述需求即可快速构建采集程序 5. （课堂动手练习）基于PubMed的医学论文定向采集：按关键词、时间范围、期刊等条件自动获取目标文献数据 6. （课堂动手练习）PubMed最新论文的实时追踪与增量采集方案设计 7. （课堂动手练习）PubMed论文采集数据与大模型API联动分析的端到端工作流 8. （课堂动手练习）国家统计局多层级数据的自动化采集与结构化存储 9. （课堂动手练习）中国气象数据网气象图片与每日天气文本数据的跨源采集 10. （课堂动手练习）气象数据采集+ AI深度分析 + 自动生成图文并茂新闻报道的完整案例 11. （课堂动手练习）定时自动化任务的设计与系统级部署：让采集系统每天自动运行 12. （课堂动手练习）构建一套"采集 + 分析 + 生成 + 定时"四位一体的科研数据自动化系统 通过本章学习，你将掌握AI智能体驱动的科研数据采集完整技术链路，能够构建集数据采集、智能分析、内容生成、定时调度于一体的自动化处理系统，实现科研数据获取与处理的全流程智能化 |
第十四章 AI驱动的科研数据处理与自动化管理 | 13. 仪器数据格式转换与标准化处理的自动化实现方案 14. 基于外部数据匹配的影像/样本文件自动化整理方法 15. 异常数据的自动检测、标记与质量报告生成机制 16. （课堂动手练习）多源异构数据的融合处理与统一管理策略设计 17. （课堂动手练习）科研数据全生命周期管理的标准化工作流设计与实施 18. （课堂动手练习）大批量科研文件的智能重命名与分类归档体系构建 19. （课堂动手练习）构建一套科研文件自动化管理系统 通过本章学习，你将掌握AI智能体驱动的科研数据自动化处理能力，能够构建从格式转换、智能归档到质量检测的完整数据管理体系，实现科研数据处理的规范化与智能化。 |
第十五章 Claude Code算法建模与Web预测服务部署 | 1. （课堂动手练习）数据清洗、特征工程以及高级可视化的AI辅助流程 2. （课堂动手练习）利用传统机器学习算法进行快速建模、参数调优与效果评估 3. （课堂动手练习）在复杂深度学习任务中使用AI辅助完成完整开发流程 4. （课堂动手练习）对模型训练过程进行监控、优化以及结果分析 5. （课堂动手练习）将训练完成的模型封装成可交互的Web预测服务 6. （课堂动手练习）实现模型上线后的完整闭环：数据输入、预测输出与反馈机制 7. （课堂动手练习）AI智能体在算法项目中的高效协作方式与使用注意事项 8. （课堂动手练习）完成一个包含“数据分析 + 算法建模 + Web部署” 的综合科研项目。 |
第十六章 AI智能体全栈开发架构认知 | 1. AI时代程序员角色的转变：从单纯写代码到“指挥AI开发” 2. 现代软件架构的核心模块与协作机制（结合类比讲解） 3. 前端技术体系概览：从基础三件套到现代框架的发展路径 4. 后端技术要点：主流编程语言对比及科研场景下的选择 5. 数据库基础：两大数据库类型的特点、操作方式与应用场景 6. API接口的基本原理：前后端之间的通信机制解析 7. 一次完整请求的执行流程：从用户操作到数据返回的全过程 8. AI编程智能体如何整合前端 + 后端 + 数据库 + API，实现一体化开发 零基础学习者无需担心，本章不要求编写代码。只需理解整体架构逻辑，即可在后续章节中通过AI完成完整的智能体应用开发。 |
第十七章 Claude Code科研智能体设计方法论与全栈开发实战 | 1. 科研智能体的需求分析框架：如何定义一个优秀的智能体 2. 从需求到原型的快速设计方法论 3. （课堂动手练习）交互式智能体的完整设计与实现流程 4. （课堂动手练习）领域专用智能体深度案例：覆盖多个科研与医疗场景 5. （课堂动手练习）智能体界面设计与用户交互体验优化 6. （课堂动手练习）智能体状态管理、会话控制与异常处理机制 7. （课堂动手练习）智能体的测试验证与持续迭代改进策略 8. （课堂动手练习）将智能体从本地部署到可分享服务的技术路径 通过本章学习，每位学员设计并开发一个面向自身科研领域的专属智能体应用 |
第十八章 通用Agent智能体OpenClow搭建 | 1. （课堂动手练习）本地电脑搭建原生OpenClow 2. （课堂动手练习）OpenClow云端一键部署 3. （课堂动手练习）OpenClaw安全配置 4. OpenClaw基本参数配置详解和优化 5. OpenClaw记忆系统介绍 6. （课堂动手练习）OpenClaw在学术场景的人设分析 7. 课堂动手练习）OpenClaw学术工作流初步设定 8. （课堂动手练习）给OpenClaw注入灵魂（SOUL.md / IDENTITY.md / USER.md） 9. （课堂动手练习）OpenClaw 使用技巧系列：降低 Token 消耗，立竿见影 每个人选择一个合适自己的方式安装OpenClow |
第十九章 OpenClaw个人AI代理——科研自动化的新范式 | 1. OpenClaw的系统定位： 从AI编程助手到“个人AI代理型任务执行智能体”的技术跃迁 2. OpenClaw核心架构深度解析：Planner任务规划、Tool工具调用、Memory长期记忆、Execution循环执行机制 3. OpenClaw与AI编程智能体的能力边界对比：代码生成型AI vs 自主任务执行型AI 4. OpenClaw适合解决的三类科研问题：长期任务、跨系统协作、持续监控型任务 5. OpenClaw工作循环详解：Plan → Execute → Observe → Reflect 的自治运行机制 6. OpenClaw工具系统：浏览器操作、API调用、文件系统操作与外部软件控制 7. OpenClaw任务规划能力解析：复杂科研任务如何自动拆解为执行链 8. OpenClaw在科研自动化体系中的定位：科研Agent系统的控制层架构 理解OpenClaw从AI编程助手向个人AI代理的技术跃迁，掌握其核心架构（Planner、Tool、Memory、Execution）与工作循环机制，认识其在科研自动化体系中的角色，以及其在长期任务、跨系统协作和持续监控类科研问题中的应用价值。 |
第二十章 OpenClow智能体科研文献自动化处理 | 1. （课堂动手练习）基于智能体的学术文献元数据自动解析与结构化抽取 2. （课堂动手练习）OpenClow驱动的学术知识图谱构建与研究主题关联发现 3. （课堂动手练习）基于智能体的文献结构化摘要生成与核心知识自动归纳 4. （课堂动手练习）OpenClow科研情报监测与热点文献自动推送系统 5. （课堂动手练习）基于智能体的多源学术数据库自动检索与文献发现 6. （课堂动手练习）科研文献库智能分类、标签化管理与自动归档系统 7. （课堂动手练习）跨文献研究主题关联分析与学术趋势自动识别 掌握利用OpenClow与智能体实现文献解析、知识图谱构建、文献检索、摘要生成与科研趋势分析等科研自动化方法。 |
第二十一章 OpenClaw科研自动化系统设计与典型应用 | 1.OpenClaw最适合的科研任务类型：长期运行任务、自动情报监控、数据持续更新 2. 科研文献自动追踪系统设计：自动扫描arXiv / PubMed / bioRxiv 最新论文 3. 科研情报监控系统：自动追踪研究热点、引用增长与开源项目动态 4. 科研知识库自动更新系统：论文下载→ 摘要生成 → 自动加入知识库 5. 科研数据持续采集系统：定期抓取数据库更新并自动触发数据分析流程 6. OpenClaw长期运行系统的部署方案：本地服务器、云服务器与实验室工作站 7. （课堂动手练习）构建一个自动追踪最新科研论文并生成每日科研简报的OpenClaw系统 掌握OpenClaw在科研自动化中的典型应用，掌握科研文献追踪、科研情报监控、知识库自动更新及长期运行系统的设计思路。 |
第二十二章 课程总结、成果展示与持续成长 | 1. 回顾三天课程的知识体系与核心要点 2. 对二十一个模块的关键技能进行总结与自评 3. 优秀方案分享与跨学科交流讨论 4. AI技术持续学习的资源与信息跟进策略 5. 学员社群建立与后续答疑支持说明 |
五、收费标准及认证证书：
A类：统一收费3980元/人（会议费、资料费、指导费、证书认证费、发票费） 中职人才评测中心颁发：AI智能体应用开发工程师”高级证书。
六、报名优惠：（优惠不可同时享有）
1、 在校学生报名可优惠300元
2、 两人报名每人可优惠200 元
七、报名微信：
·end·
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