4月8日消息，近日，智源研究院联合高校与开源社区共同研发的DeepXiv项目现已开源并免费开放使用。据悉，该项目是专为智能体设计的科技文献基础设施，旨在将论文搜索、渐进式阅读、热点追踪和深度调研转化为可调用、可编排的能力。

据介绍，DeepXiv能将让开放科技文献从"人类可读"升级为"智能体可用"，原生支持JSON和Markdown，使智能体可直接获取标题、作者、摘要、参考文献等元信息。同时，DeepXiv提供面向智能体优化的数据组织方式，如在预览（Preview）层面，DeepXiv 先快速获取论文核心信息，低成本判断相关性；再通过分块（Chunking）功能按结构或语义切分论文内容，支持论文局部精读；在整体阅读过程中，DeepXiv 还会实现渐进披露（Progressive Disclosure）：先看少量、再按需展开。

据悉，DeepXiv目前已覆盖全量ArXiv数据，并保持每日增量更新。同时该项目正扩展至包括 PubMed Central (PMC)、ACM、bioRxiv / medRxiv / ChemRxiv 等各类 *Rxiv，以及 Semantic Scholar，等更多开放文献源，计划建立覆盖超过2亿篇开放科技文献的统一智能体接入层。

在功能集成方面，DeepXiv基于专属搜索引擎提供问答、信息提取及热点追踪等技能，其内置的深度调研Agent可串联搜索、筛选与归纳整理等环节。

此外，不止于把论文"搜出来"，DeepXiv 进一步打造了更丰富的技能：在问答能力层面，DeepXiv 可围绕文献直接完成信息提取与理解，例如："论文的核心贡献是什么？""实验设置和对比基线是什么？"，实现对文献的深入理解；同时DeepXiv 还可实现热点追踪，了解每天 / 每周 / 每月关于某一主题的热点论文有哪些？；在面向复杂问题时，DeepXiv 还将开展深入研究，例如："过去三年关于 Agent Memory 的代表性工作有哪些？""多模态检索增强在金融场景中的公开基准及数据集有哪些？"

据了解，DeepXiv提供多种接入形态以满足不同需求。其中，CLI（命令行界面）为核心形态，智能体可通过编排脚本实现工作流；同时提供MCP接入能力，支持嵌入各类智能体开发框架；此外，还为开发者提供Python SDK，用于定制化科研智能体的集成。同时，基于 deepxiv，开发者可以非常快速地封装出一批面向具体科研任务的定制化 Skills。这意味着，DeepXiv 不只是提供一个"可调用的工具"，而是在为日常科研工作流提供一层可快速复用、可持续扩展的能力底座。（袁宁）