需通过四步接入切问学术api：确认环境支持http/json、申请绑定邮箱的api key、构造含自然语言query的post请求、解析含doi等结构化字段的响应；亦可通过anysearch mcp间接调用，或构建检索→精读→综述→知识沉淀的端到端工作流。
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让AI Agent调用切问学术检索学术资料
你需要让自研或第三方AI Agent自动获取真实、高质量、带元数据的学术文献，而不是靠通用搜索引擎拼凑出虚构论文——切问学术提供原生API与MCP协议接入能力，Agent可直接触发意图理解式检索并接收结构化结果。
第一步：确认Agent运行环境支持HTTP请求与JSON解析。若使用LangChain、LlamaIndex或自建Agent框架，需确保已配置requests或httpx库；不支持异步调用的轻量级Agent需启用同步阻塞模式，否则会跳过响应。
第二步：前往切问学术开发者中心（https://qiewenpaper.com/dev）申请API Key。点击“创建新密钥”→选择权限范围为【Scholar Search + Citation Metadata】→勾选“允许跨域调用”→提交后复制生成的qwp-api-key字符串。该密钥绑定你的机构邮箱，【不可共享给未授权用户，泄露将导致知识库被批量导出】。
第三步：构造POST请求体。Agent需向https://api.qiewenpaper.com/v1/search/intent发送JSON payload，其中query字段填入自然语言意图（如“近五年图神经网络在药物靶点预测中的可解释性改进方法”），limit设为20以内，filters可选加{"year_range": [2021,2026], "source_type": "journal"}。注意：query长度不得超过512字符，超长将截断且不报错，易导致检索偏移。
第四步：解析返回JSON。成功响应含results数组，每项含title、authors、doi、abstract_zh、match_score及quality_tags（值为"Perfect"/"Partial"）。Agent应优先提取doi用于后续全文定位，忽略abstract_en字段——它未经清洗，可能含LaTeX乱码。
通过AnySearch MCP Server间接调用切问学术
当你的AI Agent已集成AnySearch MCP标准客户端，且无法直连切问学术API时，可用此路径复用现有工具链，避免重写搜索模块。
方法一：在AnySearch控制台启用“学术增强通道”。进入Settings → Data Sources → Academic → 勾选“Enable QW Scholar Bridge”，系统自动加载切问学术的语义路由规则与期刊质量权重表。此后所有带domain: academic标签的Agent请求，都将被AnySearch内部转译为切问学术意图查询。
方法二：手动注入领域提示词。在Agent发起MCP search调用前，在tool_input中追加字段"academic_intent": true及"preferred_source": "qiewen"。AnySearch v2.1.0+版本识别该组合后，将跳过通用网页索引，直连切问学术5亿文献元数据库，并返回含JCR分区与引用网络深度的增强结果。
注意：此方式不返回PDF原始链接，仅提供DOI与结构化元数据。若Agent需下载全文，必须额外调用切问学术的/v1/download接口，凭DOI与同一API Key换取临时访问令牌。
构建端到端学术Agent工作流
把切问学术嵌入Agent不是单次调用，而是串联检索→精读→综述→知识沉淀的闭环。以下为生产环境验证过的最小可行链路：
① Agent接收用户指令：“帮我梳理2023–2026年扩散模型在病理图像分割中的评估指标争议”。
② 调用切问学术API，传入query，获取20篇match_score > 0.85的Perfect标记论文元数据。
③ 并发提交DOI列表至切问学术/v1/interpret接口，请求生成“评估指标使用矛盾点”摘要——这一步必须设置timeout=45s，因全文解析依赖GPU集群调度，超时即失败，无重试机制。
④ 将20份AI解读结果输入本地小模型（如Phi-3-mini），执行聚类分析，输出三类争议焦点及对应支撑论文编号。
⑤ 调用切问学术/v1/knowledge/export，传入论文编号列表与格式参数{"format": "zotero_json", "include_notes": true}，直接生成Zotero兼容题录包，含AI提炼的争议点批注。
