夜雨聆风上一篇文章我们讲了如何让OpenClaw去搜论文（装上这个插件，OpenClaw 学会了搜论文）。
发出来之后，收到最多的私信就是问安装和使用教程的。
今天就详细写一下安装教程，同时给Ai4Scholar新增加两个能力！
先说两个新能力
一、自动加引用
你在写论文的时候，大概率经历过这个流程：
写完一段话 → 觉得这里应该加个引用 → 打开 Google Scholar 搜 → 找到一篇差不多的 → 复制 DOI → 格式化成 IEEE/APA → 粘贴到参考文献列表 → 回到正文插入编号 → 继续写 → 下一句又需要引用 → 重复以上步骤。
一个 8000 字的 Introduction，加引用可能比写它本身还耗时间。
现在你可以这样：
给下面这段 Introduction 加上引用，用 IEEE 格式：
（粘贴你的学术文本）发送。等 20-60 秒。
龙虾会把你的文本发给 ai4scholar 的服务端。服务端分析每一句话，识别需要引用支撑的事实性断言，自动去 Semantic Scholar、PubMed、Google Scholar 搜索匹配论文，然后在原文对应位置插入 [1]、[2, 3] 这样的引用标记，最后生成格式化的参考文献列表，连 BibTeX 都一起给你。
每一条引用都是真实的。
不是编的。你可以逐条验证 DOI。
而且还附带了影响因子、JCR分区、推荐理由。
导出的BibTex和RIS文件都可以一键导入到Zotero。
二、科研绘图
这是另一个我常用的功能。
帮我画一张人类胃癌肿瘤机制发生图龙虾会调用 ai4scholar 的绘图 API，生成一张科研风格的示意图。
不是那种 DALL-E 画出来的"艺术画"。是能直接放进论文里的那种——标注清楚、风格规范、配色学术。
它支持好几种模式：
• 智能绘图：描述你要什么图，支持中文，AI 自动优化 prompt • 图片编辑：上传现有图片，让 AI 修改 • 风格转换：把一张照片或草图转换成论文风格 • 多图组合：把几张子图拼成一张组图 • 迭代优化：AI 自动评审、自动改进 • SVG 矢量图：生成可编辑的矢量图
用过 BioRender 的人应该知道，画一张好的科研示意图有多花时间。现在一句话就能出初稿，不满意再让它改。
两种接入方式，选一个就行
很多人看完上一篇文章想试试，但被"安装插件"吓住了。
好消息：现在有一种更轻量的方式，不用装任何东西。
方式一：MCP（轻量，30 秒搞定）
MCP 是 OpenClaw 支持的一种远程工具协议。你不需要安装插件，只需要在配置文件里加一段话，告诉龙虾"这个地址有一堆学术工具可以用"。
最简单的方式——直接在 OpenClaw 聊天里发这段话：
请帮我配置 ai4scholar 的 MCP 服务器。
在 openclaw.json 的 mcpServers 中添加：
url 为 https://mcp.ai4scholar.net/sse，
headers 中 Authorization 为 "Bearer 你的APIKey"。
配好后重启 Gateway。把"你的APIKey"换成你在 ai4scholar.net 中拿到的 Key。龙虾会自己帮你改配置、重启。
改完之后，论文搜索、PDF 下载、自动加引用、科研绘图——全都能用了。
方式二：插件（完整，多一个 Scholar Mode）
最简单的方式——依然是直接在 OpenClaw 聊天里发一段话：
请帮我使用这个命令"openclaw plugins
install ai4scholar"安装 ai4scholar 插件，
然后在 openclaw.json 的
plugins.entries.ai4scholar 中配置
config.apiKey 为 "你的API Key"，
最后重启 Gateway。把"你的APIKey"换成你在 ai4scholar.net 中拿到的 Key。龙虾会自己帮你改配置、重启。
如果你想要自己完整体验，装插件，可以自己在装了Openclaw的终端中，使用以下命令:
openclaw plugins install ai4scholar插件是零依赖打包的，不需要下载额外的东西。
装完之后在配置文件./openclaw.json里加上你的 API Key：
"ai4scholar": {
"enabled":true,
"config": {
"apiKey": "你的APIKey"
}
}重启 Gateway 就能用了。
openclaw gateway stop && openclaw gateway start 插件比 MCP 多了什么？
• Scholar Mode：龙虾启动时自动加载学术助手人设，不用每次都告诉它"你是一个学术助手" • Slash 命令： /library看已下载的论文、/projects管理文献项目、/reading-list查看阅读列表
如果你只是偶尔搜搜论文，MCP 就够了。如果你每天都在用 OpenClaw 做科研，装插件体验更好。
两种方式的能力对比
实际用起来是什么感觉
说几个我自己日常用的场景。
场景一：快速调研一个新方向
帮我搜一下 2024 年以来关于 multimodal large language model
在医学影像诊断中的应用，同时搜 Semantic Scholar 和 PubMed龙虾会同时调用两个数据库的搜索接口，去重之后整理成一份列表。每篇论文都有标题、作者、期刊、引用量、DOI。你可以接着说"帮我读一下引用量最高的那篇全文"，它会下载 PDF、提取文本、给你总结。
场景二：写完一段话，补引用
我一般是先把 Introduction 的逻辑写通，不管引用。写完之后，整段发给龙虾：
给这段文字加上引用，用 APA 格式，优先引用 2022 年之后的论文：
Large language models have demonstrated remarkable capabilities
in understanding and generating natural language...（你的文本）20-60 秒后，它会返回标注好引用的文本 + 格式化的参考文献列表 + BibTeX。我只需要复制粘贴到 LaTeX 里。
场景三：画一张机制图
帮我画一张 Transformer 自注意力机制的示意图，
标注 Query、Key、Value 矩阵和注意力权重计算过程，
用论文插图风格出来的图可以直接用，也可以当草稿再用 Illustrator 精修。比从零画快太多了。
场景四：查一个作者的发表记录
帮我查一下 Demis Hassabis 最近三年发了哪些论文，按引用量排序它会调用 Semantic Scholar 的作者 API，拉出来完整的发表列表。
36 个工具，不用全记住
插件里一共有 36 个工具，但你不需要记住任何一个工具的名字。
你只需要用自然语言告诉龙虾你想干什么。它自己会判断调用哪个工具。
说"搜论文"，它知道用搜索工具。说"下载这篇 PDF"，它知道用下载工具。说"加引用"，它知道用 auto_cite。说"画个图"，它知道用 sci_draw。
这就是 Agent 和传统软件的区别——你不需要学习界面、记住按钮在哪。你只需要说话就行。
更新
如果你之前装过旧版本，一行命令更新：
openclaw plugins update ai4scholar然后重启 Gateway。
上一篇文章装上这个插件，OpenClaw 学会了搜论文说，一个不会搜论文的龙虾只是一个会编故事的话痨。
现在这只龙虾不仅会搜论文了，还学会了画图和加引用。
下一步它会学什么？我也不知道。
但我知道的是：工具越多，龙虾越强。
安装：openclaw plugins install ai4scholar
网站：ai4scholar.net
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