摘要
「借助 CodeAgent，我终于可以重新捡起很多过去因为精力不足而搁置的事情了，写博客就是其中之一。这篇博客大概 1% 是我写的，99% 是 Agent 写的😂」。 刚刚，DeepSeek 研究员陈德里（Deli Chen）在 X 上分享了一篇由 AI Agent 深度参与完成的文章「From Copilots to Colleagues: A Survey of Autonomous Research Agents」。 文章地址：https://victorchen96.github.io/auto_research_survey.pdf 陈德里也特别说明，这篇文章更多是一次兴趣驱动的尝试：一方面是出于好玩，另一方面也是为了测试自己开发的 DeliAutoResearch 技能。因此，它并不是一篇严格意义上的学术论文，文中观点也仅代表个人，不代表任何公司或组织立场。 这篇论文一共迭代了6 轮（V1：4 轮，V2：1 轮，V3：1 轮），V1 初稿耗时 76 分钟，总耗时 6 天。大约经历了 108 轮 Agent 交互，消耗约64.8 万 tokens，LaTeX 共 2234 行。 103 篇参考文献，全部已核验。篇幅从 45 页增加到 46 页。包含 7 张图和 4 张表。现在论文一共 46 页，文件大小 538KB。😂 完成这篇文章后，陈德里也由此抛出了一个颇有意思的判断，他形容为个人暴论：Code Agent 正在让计算机科学论文发生疯狂通胀 —— 过去同样的工作，至少要花一个月。 陈德里表示，在这个过程里真正动脑消耗的「总 CPU 」时间：不到 2 小时。 简单介绍一下，第一作者陈德里来自 DeepSeek，是 V1、V2、V3、V4、R1、DeepSeek-Coder 和 DeepSeek-MoE 架构的核心贡献者之一。他还曾在世界互联网大会上代表 DeepSeek 发言。 博客地址：https://victorchen96.github.io/ 另外两位「合著者」，一位是 DeepSeek-V4-Pro，一位是 GPT-Image2—— 前者负责文字，后者负责图像。 也就是说，这篇论文本质上是陈德里用 AI 写了一篇关于 AI 做科研的综述。