开发与科研领域的趋势与挑战
赛题背景
01
开发过程重复性高，创新空间有限
大量开发工作集中在重复性代码编写、调试、测试等环节；
智能体需具备代码理解、生成、优化与自动化测试能力。
赛题背景
02
开发数据与代码资产爆炸，知识提取困难
开源代码库、API文档、技术博客、Issue讨论爆炸式增长，开发者难以快速定位可用方案；
智能体需具备代码语义理解、技术文档抽取、跨项目经验迁移能力。
赛题背景
03
科研数据爆炸式增长，知识提取困难
科学文献发表数量年增长率超过20%，研究数据与知识快速积累；
智能体需具备文献理解、知识抽取与跨领域关联发现能力。
赛题背景
04
科研流程复杂，协作效率低
科研任务涉及多方协作、实验设计、数据分析、论文撰写等环节，流程割裂；
智能体需具备任务规划、流程自动化与协作支持能力。
赛题介绍
赛题概述
在开发与科研日益复杂、知识更新迅速的背景下，传统的开发与科研方式已难以满足高效、精准、跨学科的创新需求。AI Agent作为具备自主理解、推理、学习与执行能力的智能实体，正在成为开发与科研过程中的“智能协作者”。它不仅能辅助科研人员快速获取知识、设计实验、分析数据，还能帮助开发者自动生成代码、优化系统、提升开发效率，成为真正的“开发与科研智能体”。
本次赛题聚焦于“开发与科研智能体”，邀请全球开发者基于对科研与开发场景的深入理解，结合自然语言处理、知识图谱、代码生成、科学计算、多模态交互等技术，构建能够辅助科研发现、优化开发流程、促进知识沉淀与跨学科协作的AI Agent，推动科研与开发进入智能化、自动化、协作化的新阶段。
主办方名称及LOGO
AI Agent 2025
赛题产品方向指引（以应用场景为例）
【智能代码开发场景】
面向软件开发者，提供自然语言生成代码、代码审查与优化、Bug自动定位与修复、单元测试生成等功能，提升开发效率与代码质量。
【智能测试与运维场景】
面向测试/运维人员，提供自动化测试用例生成、回归测试推荐、日志异常检测、故障根因分析、灰度发布策略建议。
【开发者知识管理场景】
面向技术团队，提供代码片段自动归档、技术决策记录、API使用经验沉淀、项目知识图谱构建，解决"人走知识丢"问题。
【智能科研助手场景】
面向科研工作者，提供文献自动综述、研究问题推荐、实验方案设计、数据趋势分析、论文初稿生成等功能，提升科研效率与质量。
【跨学科知识融合场景】
构建跨领域知识图谱，实现不同学科知识的语义关联与推理，辅助科研人员发现潜在研究方向与交叉创新点。
【科研协作与项目管理场景】
支持科研团队任务分配、进度追踪、成果整合与知识共享，提升科研协作效率与项目透明度。
赛题技术方向指引
核心算法与模型
1. 自然语言处理与科学文本理解
支持科研文献、技术文档、实验记录等科学文本的语义解析、信息抽取与知识建模。
2. 代码理解与生成模型
支持自然语言到代码的生成、代码语义理解、Bug检测与修复建议、代码风格优化等。
3. 科学计算与数据分析模型
支持实验数据的自动分析、建模、可视化与趋势预测，辅助科研发现。
4. 知识图谱与跨学科推理
构建科研知识图谱，实现概念、实体、关系之间的语义关联与推理，支持科研假设生成与验证。
关键技术架构
1. 科研数据集成与管理系统
支持文献、实验数据、代码、笔记等多源科研数据的统一接入、清洗、标注与管理。
2. 可复现科研流程引擎
支持实验过程记录、参数追踪、版本管理与结果验证，保障科研成果的可复现性。
3. 安全与隐私保护机制
支持科研数据的本地部署、加密存储与权限控制，保障科研数据安全与知识产权。
鼓励的技术创新方向
1. 自适应学习与科研偏好建模
智能体能够根据科研人员的兴趣、历史行为与反馈，持续优化推荐与服务策略；构建个性化的科研知识图谱，精准匹配研究方向与资源；实现科研习惯学习与工作流程自动化适配。
2. 多模态科研交互体验
融合文本、公式、图表、语音等多种交互方式，提供自然、高效的科研交互体验；支持手写公式识别与LaTeX转换；实现语音转文献摘要、图表自动解读与数据可视化生成。
3. 科研诚信与AI伦理保障
鼓励开发具备科研诚信检测、引用溯源、数据造假识别等能力的智能体，维护科研伦理与质量；构建学术不端行为预警系统；提供透明可解释的AI辅助决策过程，确保科研结果的可信度与可追溯性。