Feynman 是一個開源的人工智慧研究 Agent，整合了 Claude Code 的能力來自動化學術研究工作流。使用者只需提出問題，系統就能在 30 分鐘內回傳完整的引用後設分析，並支援實驗複製、程式驗證和同儕審查模擬等高階研究任務。

核心功能與工作流

Feynman 提供多層次的研究能力，涵蓋：

• 自然語言查詢與快速指令模式（slash commands）供使用者靈活運用
• /deepresearch 執行多 Agent 並行調查，包含合成與驗證階段
• /lit 進行文獻回顧，整理共識、分歧與未解問題
• /audit 對比論文聲明與公開程式庫內容的一致性
• /replicate 在本地或雲端 GPU（支援 RunPod）上複製實驗
• /review 執行模擬同儕審查，提供分級反饋與修訂計劃
• /compare、/draft、/autoresearch 和 /watch 等補充指令滿足不同研究需求

Agent 與工具組成

系統內建四個專門的研究 Agent，各司其職：

• Researcher — 從論文、網路、程式庫與文件中蒐集證據
• Reviewer — 提供分級嚴重性評估的同儕審查模擬
• Writer — 從研究筆記產生結構化的論文式草稿
• Verifier — 確保所有聲明都有內文引用、驗證來源 URL，清除失效連結

底層技術棧包括：

• Pi 作為 Agent 執行時環境
• AlphaXiv 提供論文搜尋、Q&A、程式閱讀與註解能力
• Docker 實現隔離的安全實驗環境
• Gemini 或 Perplexity 進行網路搜尋
• Modal 與 RunPod 提供無伺服器或持久化 GPU 運算資源

技術特性與部署方式

Feynman 採用開放標準架構：

• 以 Pi skills（Markdown 指令檔案）形式交付各項功能，啟動時同步到 ~/.feynman/agent/skills/
• 所有輸出都以來源為基礎，索賠直接連結到論文、文件或程式庫的 URL
• 支援完整安裝（包含終端應用）或單獨安裝研究技能庫
• 提供倉庫本地或全局安裝選項，適應不同開發工作流
• 要求 Node.js 20.18.1 或更新版本（若使用 pnpm 或 bun）

開源與社群

專案採 MIT 授權，由開發者基於 Andrej Karpathy 的理念、pi 框架與 AlphaXiv 的 MCP 實現。貢獻渠道完全開放，已發佈在 GitHub，並維護詳細文件。這反映了作者對於民主化研究工具、讓人工智慧輔助學術工作成為可及技能的承諾。