# science125

**Repository Path**: ricky-theseus/science125

## Basic Information

- **Project Name**: science125
- **Description**: 用于https://www.science.org/cms/asset/b09620dc-2937-45bd-9c29-3ea07c1f4a04/sjtu-booklet.pdf?file=sjtu-booklet.pdf的批量测试
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-08-30
- **Last Updated**: 2026-09-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

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# Science 125 Batch Runner

**基于 AI-Scientist 管线批量处理 Science 125 前沿科学问题的运行工作区**

[![Python 3.10+](https://img.shields.io/badge/Python-3.10+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)
[![LangGraph](https://img.shields.io/badge/LangGraph-1.2+-green.svg)](https://github.com/langchain-ai/langgraph)
[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)]()

</div>

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## 简介

本仓库是 **Science 125 问题集的批量运行工作区**。它从官方 SJTU booklet 提取 125 个前沿科学问题（含问题原文与背景段落），调用 [AI-Scientist](https://gitee.com/ricky-theseus/ai-science) 多智能体科研管线逐题处理，产出每题的完整研究输出：候选假设、证据核验、研究计划、评审记录与可编译的 LaTeX/PDF 报告。

**核心能力：**
- 🔬 **官方问题集** — 内置 Science 125 全部问题（含背景），数据来自官方 booklet
- 🤖 **调用 AI-Scientist 管线** — 复用成熟的多智能体科研流水线，无需自研推理引擎
- 📦 **批量运行** — 支持指定题号 / 范围 / 从前往后或从后往前，可断点续跑
- 📊 **完整产出** — 每题一个目录，含 JSON 阶段产物 + 报告 + 论文 PDF
- 🧪 **可配置** — 模型、迭代轮数、输出目录均通过配置文件管理，不硬编码

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## 快速开始

### 1. 准备

需要 Python 3.10+ 及 [AI-Scientist](https://gitee.com/ricky-theseus/ai-science) 项目（提供多智能体管线与依赖）。

```bash
# 克隆本仓库
git clone https://gitee.com/ricky-theseus/science125.git
cd science125

# 克隆并配置 AI-Scientist 管线（含 .env，配置大模型 API Key）
git clone https://gitee.com/ricky-theseus/ai-science.git ../ai-science
cd ../ai-science && pip install -r requirements.txt && cd ../science125
```

### 2. 配置

编辑 `scripts/batch_config.yaml`，按需调整：

```yaml
# 每题最大迭代轮数
max_iterations: 2

# Python 解释器路径（使用 venv 时填，否则留空）
python: ""

# 每类 Agent 使用的模型
model_overrides:
  literature: qwen3-max
  hypothesis: qwen3-max
  ...
  rubric: qwen-turbo
```

### 3. 运行

```bash
cd scripts

# 跑指定范围的题
./run_batch.sh --questions 1-10

# 从前往后跑
./run_batch.sh --questions 1-62

# 从后往前跑
./run_batch.sh --questions 125-63

# 指定单题 + 自定义迭代轮数
./run_batch.sh --questions 121 --max-iterations 3
```

> 若未使用 `run_batch.sh`，也可直接：
> ```bash
> PYTHONPATH=../ai-science python batch_run_125.py --questions 1-10
> ```

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## 用法说明

### 参数

| 参数 | 作用 |
|---|---|
| `--questions N N-M ...` | 题号 / 范围（支持 `1 2`、`1-10`、`125-63` 降序、混合） |
| `--start-from N` / `--max-questions N` | 从第 N 题起跑 N 道 |
| `--max-iterations N` | 每题迭代轮数 |
| `--agent-model MODEL` | 覆盖所有 Agent 模型 |
| `--config PATH` | 指定配置文件（默认 `batch_config.yaml`） |
| `--runs-dir PATH` | 输出目录（默认 `science125/`） |

### 断点续跑

- **已完成的题**（meta 状态为 completed）→ 自动跳过
- **未完成的题**（中断 / 失败）→ 复用已有目录续跑，不重复劳动
- 中断后重跑同一条命令即可，只补未完成的题

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## 输出结构

```
science125/
├── batch_summary.json       # 批次汇总（各题状态 / 耗时）
├── q1_20260831_004232/      # 每题一个目录
│   ├── 00_input.json        # 问题 + 背景
│   ├── input_question.md
│   ├── config.json          # 该题运行配置
│   ├── meta.json            # 运行状态 + 评审历史
│   ├── runtime_state.json
│   ├── logs/                # 该题日志
│   ├── 01_supervisor_i1.json   # 问题拆解
│   ├── 02_literature_i1.json   # 文献检索
│   ├── 03_hypothesis_i1.json   # 候选假设
│   ├── 04_evidence_i1.json     # 证据核验
│   ├── 05a_reflection_pre_i1.json ... 05e_rubric_plan_i1.json
│   ├── 06_feedback_i1.json     # 评审 + 迭代
│   ├── 07_writer.json
│   ├── paper.tex / paper.pdf / paper.bib   # 可编译报告
│   └── final_report.json
├── q2_.../
└── ...
```

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## 目录结构

```
science125/
├── scripts/                  # 脚本
│   ├── batch_run_125.py      # 批量运行主脚本
│   ├── run_batch.sh          # 启动器（读配置中的 python 路径）
│   ├── make_125_json.py      # 从 booklet 提取问题集到 JSON
│   └── batch_config.yaml     # 运行配置
├── science_125.json          # 官方 125 题（问题 + 背景）
├── science125/               # 批量运行输出（入库）
├── docs/                     # 文档
└── 125.md                    # 官方 booklet 原始 markdown
```

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## 关联项目

本仓库依赖 [**AI-Scientist**](https://gitee.com/ricky-theseus/ai-science) —— 一个基于多智能体科研流水线的科学假设生成与研究报告系统，负责实际的问题分析、假设生成、证据核验与报告撰写。

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## 许可证

本项目基于 [MIT License](LICENSE)。