面向会话式科研基金发现的复合AI智能体

科研基金发现依然高度碎片化：研究者要在不同机构门户（如美国的NSF、NIH、DARPA、Grants.gov等）间导航，其界面、搜索能力与数据模式各异。我们提出一个复合AI系统，以两个紧耦合组件统一这一图景：(1) 聚合层，由装备LLM的浏览器智能体自主收集、规范化并索引来自碎片化来源的近12,000个联邦与非营利机会，维护每两周更新的统一数据库；(2) 基于ReAct的智能体查询处理层，解读研究上下文（含PDF文档），采用结构化索引加选择性网络搜索的混合检索来召回相关机会，同时避免LLM幻觉。会话式界面支持多轮迭代精化，研究者可渐进添加约束而无需重述核心研究描述。结果实时流出、中间推理全程透明，支持用户信任的恰当校准。目前已有近3,000名用户使用，该方法证明复合AI可把基金发现时间从30-45分钟（手动、分散门户检索）压缩到10分钟以内（统一、会话式检索）。