Texor — 基于 PDF 交互与 AI Agent 的智能论文写作平台产品系统

传统学术论文写作通常依赖 LaTeX 等排版语言，研究人员需要同时处理论文内容、代码语法和文档编译，修改过程繁琐且学习成本较高。Texor 面向科研人员、研究生及学术论文作者，提供以 PDF 为核心的智能论文编辑与写作环境。用户无需直接编写 LaTeX 代码，只需在 PDF 页面上标注修改需求，即可通过 AI Agent 完成论文润色、内容调整、实验完善及文档更新，降低学术写作的技术门槛，提高科研工作效率。

Texor 是一款基于大语言模型与 AI Agent 技术的智能学术论文写作平台，采用 PDF 可视化交互方式，将传统的代码式论文编辑转变为直观的文档标注与自然语言交互。

主要功能包括：

1. PDF 可视化编辑： 用户直接在 PDF 论文页面上选中、标注需要修改的内容，无需手动查找和编辑 LaTeX 源代码。
2. 自然语言修改指令： 支持通过文字描述提出修改要求，例如润色段落、调整论文结构、修改公式或完善图表。
3. AI Agent 智能执行： 根据用户标注和修改指令，自动分析论文上下文，定位对应内容并执行修改任务。
4. 论文智能润色： 利用大语言模型优化学术表达、语法、逻辑结构及专业术语使用。
5. 实验辅助完善： 支持利用 AI Agent 分析实验需求，辅助修改实验代码、补充实验方案及整理实验结果。
6. 论文更新与预览： 将修改结果同步至论文文档，并通过 PDF 重新渲染展示更新内容。

项目将 PDF 文档交互、大语言模型、Agent 任务执行和学术写作流程相结合，旨在构建无需直接操作 LaTeX 代码的智能论文研发环境。

本人负责 Texor 项目的整体产品设计、技术架构规划、核心功能研发及 AI Agent 工作流程设计，围绕 PDF 文档交互、自然语言指令理解和论文自动修改构建智能学术写作系统。

在前端交互方面， 设计以 PDF 为核心的可视化编辑界面，实现论文页面展示、文本选择、区域标注及修改指令输入，使用户能够直接针对论文内容提出修改要求，而无需手动操作 LaTeX 源代码。

在 AI Agent 架构方面， 设计基于大语言模型的任务理解与执行流程，将用户在 PDF 上的标注信息和自然语言指令转换为结构化修改任务。结合论文上下文完成修改位置识别、内容分析及编辑操作，实现从用户交互到论文内容更新的自动化处理。

在文档处理方面， 围绕 PDF 页面内容与 LaTeX 源文件之间的对应关系设计修改机制，使用户在 PDF 中指定的修改位置能够映射到相应的论文源内容，并通过文档编译与重新渲染展示修改结果。

在科研辅助方面， 探索将 AI Agent 扩展至实验代码分析、实验方案完善、结果整理及论文内容更新等任务，构建从论文写作到实验辅助的智能化工作流程。

在系统架构方面， 采用模块化设计，将 PDF 交互、任务解析、Agent 执行、文档修改和结果预览等功能解耦，提高系统的可扩展性与维护效率。

项目的核心技术挑战在于建立 PDF 可视化内容与可编辑论文源文件之间的可靠映射，同时解决复杂文档结构下的修改定位、Agent 多步骤任务执行及文档更新一致性问题。