What is EMO
EMO 是什么？
EMO 面向科研团队和独立研究者，帮助用户从本地文献和研究证据出发，自动组织研究问题、理论方向、实验方案、图表资产和论文草稿，让科研过程更连续、更可追踪、更容易交付。
文献检索
面向本地论文语料进行字段加权检索，按标题、关键词和摘要综合评分，快速返回候选论文。
证据问答
基于句子级相关性匹配生成证据回答，在模型可用时输出带引用的自然语言解释。
理论规划
从实际论文中生成候选研究方向，结合模型评分、冲突检测和回退建议，帮助研究者收敛选题。
实验编排
基于理论快照自动生成结构化实验设计、变量、指标和验证步骤，减少从想法到实验的断层。
图表与论文写作
根据检索、理论和实验数据生成图表资产、写作草稿、引用提示和参考文献初稿。
多角色运行时
支持任务派发、切换、归档、自动重试阻塞任务，并将研究链成功经验沉淀为可复用技能。
Platform Signals
平台能力指标
研究链阶段
6 段
检索 / 证据 / 理论 / 实验 / 图表 / 写作
检索候选
8 篇
字段加权候选论文
标题权重
3x
关键词 2x / 摘要 1x
自治循环
60 秒
默认自动重试阻塞 Assignment
导出格式
Markdown / JSON
研究成果摘要、复核块与时间线
部署形态
Rust + React
本地优先、Docker Compose 可部署
Role
EMO 起什么作用？
把科研流程从“聊天”推进到“交付”
EMO 不只回答问题，而是把检索、证据、理论、实验、图表和写作串成可导出、可复核的研究链。
让研究证据留在本地闭环中
优先接入本地 JSON / JSONL 语料和本地模型网关，适合需要数据可控、过程可追踪的科研团队。
让多角色智能体参与科研任务
运行时可分配任务、处理阻塞、归档结果，并把成功轨迹沉淀为后续研究可复用的技能记录。
Research Chain
从文献到论文草稿
导入本地论文语料或使用内置示例语料启动研究会话。
检索模块返回候选论文，证据问答模块生成带引用回答。
理论规划模块提出方向、评分并检查冲突。
实验编排模块生成实验设计、指标和验证路径。
图表与写作模块产出图表资产、论文草稿和导出报告。
运行时沉淀策略记录，形成下一轮研究可复用技能。
Use Cases
适合哪些科研场景？
科研选题：从论文检索到候选理论方向排序
课题预研：围绕证据问答生成研究链和实验计划
论文写作：生成草稿、图表资产、引用提示和参考文献初稿
团队协作：用运行时面板跟踪 Assignment、阻塞和归档状态
本地知识库：接入论文语料、会话快照和历史 RunLog 技能记录
可复核交付：导出 Markdown / JSON 报告，保留时间线和复核块
Workbench View
EMO 科研会话工作台
工作台用于查看检索源状态、模型网关状态、研究链阶段、Runtime 任务、技能沉淀和导出报告，让研究流程既自动化也可人工审阅。
EMO Research Workspace
零点科学科研工作台
Research Chain Snapshot
EMO POC
想把 EMO 接入科研工作流？
可通过邮件沟通语料规模、模型接入、研究链阶段、导出格式、部署方式和 POC 验收目标。