ИИ-исследователь: агент, который показывает ход работы и ссылается на статьи

Проблема ответа без опоры

Ответ ИИ без ссылок нельзя проверить. Непонятно, какие источники модель нашла, какие прочитала и откуда взялась цифра. В научном тексте такой абзац хуже пустого места: он выглядит готовым, но рецензент первым делом спросит про источник, а источника нет.

Поэтому агент в Sciente устроен вокруг трёх правил: работа идёт внутри проекта, шаги видны, а ответ ссылается на статьи из базы проекта.

Шаги видны

У ассистента два режима на одной сессии — «Чат» и «Граф». В режиме «Граф» по ходу работы появляются и загораются узлы инструментов: поиск статей, оценка качества, сравнительная таблица, синтез текста. По графу видно, что агент уже сделал, на чём он сейчас и сколько шагов понадобилось для ответа.

Ответ приходит со ссылками [n] на статьи проекта. Каждая ссылка открывается: можно сразу проверить, что в статье написано именно это.

Отбор: агент предлагает — исследователь решает

Разбор кандидатов — одна из самых долгих частей обзора. Агент читает кандидатов и объясняет, что стоит отобрать и почему, со ссылками на статьи из базы. В учебном проекте об ингибиторах SGLT2 при ХСН и СД 2 типа агент предлагает DAPA-HF как ключевое РКИ, в котором эффект не зависел от наличия СД 2 типа.

Статус статьи меняет человек — кнопкой. Если статья исключается, ей нужна причина: она попадает в журнал решений и в схему PRISMA.

Оценка качества по стандартным шкалам (бета)

Чтобы опираться на исследование, нужно понимать, насколько ему можно доверять. Для этого есть стандартные шкалы: RoB 2 для рандомизированных исследований, AMSTAR-2 для систематических обзоров, SANRA для нарративных обзоров и другие.

Как это устроено в Sciente:

• продукт сам определяет тип исследования — с дословной цитатой из статьи и уверенностью;
• по типу подбирается шкала; всего в интерфейсе 23 шкалы;
• формальная оценка строится по полному тексту; если его нет, продукт предлагает загрузить PDF;
• у RoB 2 виден разбор по сигнальным вопросам: ответ, обоснование и дословная цитата из статьи;
• если подтверждающую цитату не удаётся найти в тексте статьи, ответ на вопрос считается «нет информации».

Функция помечена «бета». Итоговое суждение о риске систематической ошибки выносит исследователь.

Матрица доказательств

Обзор легко превратить в подборку работ «за». Матрица доказательств раскладывает утверждения по темам и показывает для каждого, какие статьи проекта его подтверждают, а какие опровергают, с весом позиций и общим балансом. Если в матрице только подтверждающие позиции, она прямо предупреждает о возможном смещении подтверждения — о том, что противоположные данные могли просто не попасть в поиск.

Литобзор по корпусу проекта (бета)

Литобзор собирается из статей проекта. Исследователь выбирает протокол и охват — отобранные статьи, кандидаты или те и другие, — и до запуска видит цену и время. Ход работы виден по этапам. Результат — документ в редакторе со сносками [n]; под каждой сноской стоит выдержка из источника, а выдержка из аннотации помечается отдельно, чтобы было видно, где полного текста не было.

Литобзор помечен «бета». Это черновик, который проверяет и дорабатывает автор: ИИ может ошибаться, а ответственность за текст несёт исследователь.

Что агент не делает

Агент не принимает решений за исследователя. Он не меняет паспорт работы без «Принять», не переводит статьи в отобранные без нажатия кнопки человеком и не подписывает текст. Каждый его вывод можно проверить по ссылке.

Промокод START даёт +100 % к пополнению от 990 ₽: бонус не больше 10 000 ₽, один раз на аккаунт, бонусные средства действуют до 31.12.2026.

Как использовать исследовательского агента в рукописи

Правила проверки источников, чисел, конфиденциальности и раскрытия работы с инструментом собраны в руководстве ИИ для научной статьи.