双 AI 智能体科研工作流实战｜北京班（8月21—23日）

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2026年8月21日—8月23日，双 AI 智能体科研工作流实战课程在北京开展，培训为期三天。课程围绕 Claude Code 与 Codex，介绍文献处理、数据分析和科研应用开发的协作方法。

本期课程信息

• 培训时间：2026年8月21日—8月23日
• 培训地点：北京市朝阳区凤凰置地广场H座5层501留白空间S1会场
• 培训形式：线下现场与线上同步
• 课程时长：3 天
• 授课讲师：覃秉丰
• 主办单位：北京中科启研科技有限公司

课程内容

课程围绕 Claude Code 与 Codex 的协作，连接文献、数据、代码和科研写作。以下按本次提供的课程资料整理主要内容。

1. 认识工具，配置科研工作环境

比较聊天型 AI 与能够执行任务的智能体，结合科研需求选择工具；了解 Windows 与 macOS 的环境搭建、账号配置、使用成本与权限管理。

2. 把一次操作变成可重复的工作方法

通过项目说明、记忆与 Skills 保存课题背景和操作流程；使用 MCP 等工具接口连接外部能力，学习检查点、权限与结果核对，让多步任务可以追踪和复用。

3. 文献下载、阅读与选题

从公开论文与数据来源整理资料，批量提取研究方法、样本和结论；开展多篇文献对照，梳理研究热点、空白与数据可行性，并练习多智能体分工阅读。

4. 论文复现、研究写作与综述

按研究问题组织论文复现，核对方法与实验结果；练习从数据、图表到方法与结果初稿的组织，并了解系统综述中的文献筛选、信息提取和 PRISMA 流程。

5. 数据管理与算法实践

处理文件归档、格式转换、批量整理与异常检查，进一步学习数据清洗、统计分析、可视化及机器学习、深度学习项目的基本流程。

6. 构建专属科研应用

从需求定义开始设计文献助手、数据分析工具或领域问答系统，了解原型开发、网页展示与部署；把重复任务组合为可持续运行的科研工作流。

实操工具与学习方式

课程以中文任务描述和上机操作为主，围绕论文下载器、批量论文阅读分析器、论文选题器、自动化数据分析器、研究论文写作工具与综述写作工具六类练习展开。

课程强调先说明研究目标、输入材料和验收标准，再检查智能体输出。文献引用、数据分析结果与论文事实仍需研究者逐项核对。

适合哪些学习者

希望提高文献整理、数据处理和科研工具开发效率的高校教师、研究生、科研院所人员与医院科研人员。课程面向编程初学者设计，以真实任务理解工具的用途。

课程回顾与后续咨询

查看本期课程回顾、课堂资料与学习反馈。

如需了解后续班期或团队内训，请通过官网咨询入口联系课程顾问。新班期以正式通知为准。