本次大赛围绕 OpenClaw 智能体应用展开，设置学术龙虾、生产力龙虾、生活龙虾三大赛道，聚焦智能体在真实场景中的问题解决能力与落地价值。根据赛事背景介绍，比赛强调“实际、可感知的真实价值”，并明确指出这并非单纯比拼技术复杂度的竞赛，而更关注项目是否能够在具体场景中形成清晰、有效的应用闭环。 大赛吸引了大量队伍报名参与，经过遴选，最终约 30 支队伍进入决赛并现场路演；评审环节由科研、产业与投资等多方代表共同参与，对项目的创新性、实用性和可扩展性进行综合评估。
在计算机科学、人工智能及相关前沿领域的科研中，当新手进入一个全新的研究方向时，真正的挑战通常不在于读懂单篇论文，而在于如何应对海量且碎片化的信息：从 arXiv 上的论文到 GitHub 的代码库，从 OpenReview 的评审意见到社交媒体上的学术分享。这种信息的高度碎片化，使得初学者在掌握一个领域，开始从事科研之前，需要花费大量的时间来入门。
针对这一痛点，实验室的本科生钱韦潼、博士生徐贝澄开发了 FrontierPilot。项目基于 OpenClaw智能体架构设计，通过以下三个维度赋能新手的科研探索流程。
第一，系统实现多源知识的结构化整合。面对新手的科研方向，系统自动聚合论文、代码、专家评审及相关资源，利用Agent的逻辑推理能力，生成结构化的领域全景、领域图谱、演进脉络、前沿快照和资源地图等，帮助用户快速从碎片化材料中形成完整的知识框架。
第二，帮助新手进行学术社交，找到有价值的社区。除了文献本身，系统会帮助用户发现该方向中的代表性研究者、项目与讨论社区入口，帮助新手跟进前沿的团队和加入有价值的学术讨论社区。
第三，OpenClaw原生的内置在知识库中，随着知识库随着新手研究的深入，知识库会不断更新，并且与新手进行交流互动。系统还会定期捕捉领域的最新发展动态，对知识库进行主动更新，并将最新信息主动投喂给新手。
在决赛演示中，评委认为 FrontierPilot 聚焦科研中的实际问题，使用 Agentic Workflow 来赋能课题组的新人成长，体现了清晰的应用闭环与落地价值。此次获奖是课题组将智能体技术向垂直科研场景深度延伸的典型案例。未来，团队将继续探索如何深度赋能AI时代下科研范式的转型。
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