传统基金申请写作中，研究者往往需要反复查阅文献、梳理研究内容、打磨技术路线，再逐字逐句撰写申请书。一个优秀的项目可能因撰写过程中的疏漏而错失良机。为此，我们基于多Agent协作架构开发了NSFCAgent——国家自然科学基金（NSFC）申请书智能撰写与评审系统。跳过了文献整理、内容框架搭建、格式规范调整等繁琐步骤，自动将研究想法转化为符合NSFC标准的申请书，直接给出可使用的文档。
无需用户进行手动格式调整或复杂配置，系统可视化交互响应操作。不仅能在预设的标准化环境中精准生成国自然格式文档，高度复现专业写作规范，还能灵活处理各类学科领域的申请需求。在内联修订确认、arXiv智能检索、章节权重分配等多个核心功能模块中经过测试，均实现了与人工撰写质量的高度一致，充分验证了其在复杂场景下的稳定实用性。
核心架构
NSFCAgent的核心架构采用4+1 Agent协作模式，以LangGraph状态机为协调核心，将基金申请书撰写过程封装为多角色协同的智能体系统。每位Agent承担明确职责，通过Orchestrator协调器实现撰写→评审→修订确认的全流程自动化。通过角色分工，将申请书所需的文献检索、内容撰写、专业评审、格式优化等核心任务，统一编码为可执行、可协同、可追溯的标准化流程，让原本分散的撰写工作形成一个清晰、规整的协作网络。
Writer Agent（首席研究员 PI）：主持研讨、整合专家意见、生成最终申请书内容。作为团队核心，Writer Agent承担着领导职责，带领团队攻克基金申请书撰写中的重要问题，基于成员意见对项目方向做出关键决策，同时负责管理撰写进度与资源，最终实现申请质量的科学化与专业化。
Searcher Agent（文献专员 LR）：自动提取英文关键词、检索arXiv最新文献、提供研究背景支持。凭借专业优势，为立项依据部分的撰写提供权威文献支撑，在研究前沿动态、与相关研究的对比分析等关键问题上，给出精准的专业建议。
Reviewer Agent（科学评论家 SC）：自动评审初稿、生成结构化修订建议、进行评分与逻辑审查。为全过程提供关键性反馈与质控，确保申请书的内容严谨、详尽、可行且具备科学合理性，从立项依据的创新性到研究方案的可行性进行全面审查。
Designer Agent（基金策略师 FS）：重构创新性不足内容、优化章节结构、增强学术表达。聚焦技术表达优化，主导构建并优化申请书的技术路线部分，一方面实现研究内容的逻辑性提升，另一方面优化学术表达以精准传递研究的创新价值与科学意义。
Orchestrator（协调器）：通过LangGraph状态机驱动，管理整个撰写流程的状态流转与任务调度。作为系统的中枢神经，协调器确保各Agent之间的信息传递顺畅，保证撰写、评审、修订三个阶段的无缝衔接。
实现流程
文献检索阶段：Searcher Agent从中文研究主题自动提取5个英文关键词，检索arXiv最新15篇相关论文，为申请书的立项依据部分提供权威文献支撑。系统内置了arXivAPI集成与XML解析功能，支持本地缓存以提高检索效率，确保文献来源的准确性与时效性。
分层讨论阶段：Writer Agent作为首席研究员主持多轮专家讨论，默认1轮讨论阶段，4位专家分别发言提供框架性建议，每个Agent发言控制在300字内，确保建议的精炼与聚焦。最后由WriterAgent统筹生成完整的8章节申请书内容，生成控制在8000 tokens范围内，并设置300秒超时保护机制。
自动评审阶段：生成DOCX文档后自动触发Reviewer Agent评审模式，科学评论家对申请书进行全面审查，生成3-5条结构化修订建议，包括内容逻辑、学术表达、创新性等方面的专业点评。评审结果会以JSON格式保存，包含评分、修改建议、问题定位等详细信息。
内联修订阶段：系统进入修订确认窗口，用户可逐条审查每条建议。左侧显示修订列表，中间展示差异对比（红色删除、绿色新增），右侧实时预览文档最终效果。支持接受、跳过、撤回等操作，修订记录完整可追溯。
整个生成过程中，每个章节都保留清晰的生成来源与修改痕迹，确保内容可追踪、可追溯；同时优先通过已审校的模板完成格式处理，减少手动调整带来的格式错误，进一步保障了申请书的专业性与规范性。
重塑新范式
Writer Agent从整体上把控申请书的逻辑框架与创新性表达；Searcher Agent确保立项依据部分的文献支撑充分且前沿；ReviewerAgent从评审专家的视角提前发现问题并提供改进建议；Designer Agent专门负责提升申请书的技术表达与学术规范性。这种全新范式不仅打破了传统基金申请写作中的技术壁垒，更极大提升了申请书撰写的效率与质量，为科研创新成果的转化开辟了新的可能。
随着技术的持续迭代，NSFCAgent有望让每一个研究想法都成为一个可自动生成、可专业评审、可快速优化的申请单元。这一模式将进一步打破基金申请的技术壁垒，加速科研创新的成果转化，让更多优秀项目更快获得资助支持，为科研创新注入新的强大动力。
使用说明
模板准备:将NSFC空白模板（面上项目-正文-修改版.docx）放入"data/templates/"目录，系统会自动识别模板结构，包括摘要表格、复杂表格样式、章节标题格式等，严格遵循国自然格式规范（宋体小四正文、黑体三号标题、1.5倍行距）。
系统内置了智能模板处理引擎，能够正确处理5行2列的标准摘要表格、保留复杂表格的合并单元格和边框样式、基于TF-IDF相似度匹配AI输出与模板槽位，确保生成内容的精准定位。
撰写新申请书:在桌面应用界面选择基金类型（面上/青年/重点），勾选"使用arXiv检索"选项，输入研究主题（如：肝细胞癌免疫治疗耐药机制），设置讨论轮次（建议1-2轮），点击"开始会议"后系统自动启动4+1专家协同撰写流程，等待生成完成后自动进入评审修订窗口。
整个撰写过程大约需要3-5分钟，系统会在界面实时显示各Agent的工作状态与进展。文献检索、专家讨论、文档生成、自动评审四个阶段依次进行，每个阶段都有明确的进度提示。
内联修订确认:在修订窗口中，左侧面板显示所有修订建议，中间区域展示红绿差异对比效果，右侧面板实时预览文档最终状态。用户可逐条审查建议，点击"接受"应用修订、"跳过"保持原样、"撤回"回滚操作，所有修订操作都会被记录在`data/confirmations/`目录中，支持20步操作历史回滚。
差异对比引擎基于段落MD5哈希（前50字符）+段落索引双保险定位，使用CSS样式实现红底纹（原文）+绿底纹（建议）的直观对比效果，帮助用户快速理解每处修订的具体变化。修订状态包括pending（待处理）、accepted（已接受）、rejected（已拒绝）、modified（已修改）四种，完整记录每次修订的处理情况。
导出最终文档:完成所有修订后，系统会自动生成v2版本的最终申请书，保存在"data/output/"目录中，文档格式完全符合NSFC提交要求，可直接用于正式申报。最终文档包含完整的申请书正文、标准格式摘要表格、规范的章节标题与正文格式，用户只需补充（三）其他需要说明的情况等个人特定信息即可提交。
技术亮点
智能权重分配:系统自动基于章节编号分配内容质量要求，章节编号≤2（立项依据、研究基础等核心章节）强制AI生成高质量内容，章节编号≥3（技术路线、研究方案等）可使用占位符或简述，确保重点章节内容充实。SectionWeightManager模块通过解析文档结构自动识别章节编号，无需硬编码即可实现权重分配。核心章节（一、二）会获得更高的内容质量要求与生成长度限制，确保立项依据与研究基础部分的充分阐述。
差异化对比引擎:基于段落MD5哈希（前50字符）+段落索引双保险定位，使用CSS样式实现红底纹（原文）+绿底纹（建议）的直观对比效果，帮助用户快速理解每处修订的具体变化。差异对比模块使用difflib库进行文本差异分析，结合段落级别的定位机制确保修订建议的精准应用。即使文档内容有轻微变化，MD5哈希与段落索引的双重保障仍能准确定位目标段落。
多模型支持架构:支持Kimi (kimi-thinking)、DeepSeek、豆包、通义千问等多模型配置，可根据不同任务特点为每位Agent单独指定AI模型，实现性能与成本的最优平衡。系统内置了模型降级链机制，当主模型触发限流（429错误）时自动切换到备用模型，确保撰写流程的连续性。指数退避重试策略在1秒→2秒→4秒的渐进延迟中平衡系统负载与用户体验。
完整审计追踪:运行日志位于"logs/"目录，包含结构化运行日志与完整Agent行为链，确保整个撰写过程的透明性与可追溯性，方便用户了解每条建议的生成来源与依据。
"grant_aide_YYYYMMDD.log"文件记录系统运行状态与错误信息，"agent_traces/"目录保存每个Agent的完整行为链，包括输入提示词、输出结果、处理时间等详细信息，为审计与调试提供完整数据支持。
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