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Open-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.
PROJECT TOPICS
INSTALL REFERENCE
dsh plugin --profile web add github:Karbo123/DSH-EvoResearch
该命令指向仓库当前默认分支;尚无绑定当前 commit 的完整验证结果。
PROJECT README
🔁 上周问过的问题,今天又得从头解释一遍 —— 对话一关,上下文全丢
📂 文献散在文件夹里,笔记散在 5 个 App 里,实验结果散在终端里
🧪 实验跑了几十轮,哪轮改了什么、为什么改,再也说不清了
🧵 一个复杂课题想并行推进多条思路,普通聊天窗口根本撑不住
EvoResearch 就是为解决这些而生的。 它是一个懂科研的本地智能体工作台—— 你的对话、文献、项目文件、实验记录和长期记忆全部连成一体, 让每一次提问都沿着清晰的研究脉络继续下去,而不是从零开始。
| 能力 | 对你意味着什么 | |
|---|---|---|
| 🧠 | 科研记忆 | 重要结论、研究笔记自动沉淀,下次对话随取随用——不再重复自我介绍 |
| 🕸️ | Chat Graph 分支探索 | 从任意消息分叉出不同假设路线,并行推进、随时回溯关键节点 |
| 📁 | 项目工作区与官方引用 | 文献、代码、数据集中一处;输入 @ 可引用工作区文件或历史会话,由 DSH 官方引用链按需读取或生成可追溯快照 |
| 🧪 | 实验控制台 | 账本 + 回合 + 日报:每轮实验做了什么、为什么做,全程留痕可回放 |
| 👥 | 多智能体协作 | 规划、调研、编码、分析、写作等科研角色组队干活,你是 PI |
| ⏰ | 定时研究任务 | 让文献追踪、进展汇总每天自动运行,成果送回你的对话 |
| 📝 | 所见即所得写作 | 标题、表格、公式、流程图实时渲染,边聊边写边出稿 |
一句话:它不只是回答问题的 AI,而是能记住你、跟着你、替你干活的科研搭档。
到 Releases 页面:
| 你的设备 | 下载这个 | 然后 |
|---|---|---|
| 🪟 Windows 10/11(推荐) | EvoResearch_0.1.0_x64-setup.exe |
双击安装,打开即用 |
| 🍎 Mac (M 系列芯片) | EvoResearch_0.1.0_aarch64.dmg |
打开拖入 Applications |
| 🐧 Linux | EvoResearch_0.1.0_amd64.AppImage |
chmod +x 后直接运行 |
| 🤖 Android 手机 | app-arm64-release.apk |
安装(预览版) |
| 📱 iPhone / iPad | ios-build.zip(Release 资产) |
解压出 .app 侧载(Beta) |
启动 EvoResearch → 点「新建对话」→ 把你的研究课题扔给它。
💡 首次使用建议:先描述你的研究方向和手头材料,再让它规划第一步。 所有数据默认保存在你自己的电脑上。
提出问题 → 连接项目 → 并行推进 → 沉淀结论
│ │ │ │
写下目标 导入文献/ Chat Graph 结论存为
与材料 代码目录 分支试错 科研记忆
MIT © Karbo
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CLASSIFICATION EVIDENCE
系统优先读取 GitHub Topics,再与站内分类词典和词根规则比对。当前命中: autonomous-research。