tlooto 工作流示意演示：从一个研究问题到一份排版完成的稿件。
大多数科研工具只把一个环节做好。搜索引擎负责找论文，聊天机器人负责写出流畅的文字，文献管理软件负责排引文。麻烦出在它们之间的缝隙里，研究者在这里耗掉大把时间，虚构引文也从这里混进来。
tlooto 被构建为一个完整的智能体工作流，证据始终不离开这个流程。下面逐个阶段说明上方动画中发生了什么。
1. 规划
系统会结合你给出的范围、学科和纳入标准来理解你的问题，并将其拆分为互补的检索意图。你能看到计划逐步成形。
2. 检索
针对每个意图，多条改写后的查询在学术索引中运行，结果随后合并。每条记录都带有作者、出处、年份、摘要和 DOI。
3. 筛选
每篇候选论文都会按照明确的纳入标准接受核查，逻辑与系统综述的筛选阶段相同。通过筛选的论文经过排序，形成一个聚焦的证据集，而不是一堆原始检索结果。
4. 综合
报告只基于筛选后的论文撰写。每个陈述都带有编号引文，参考文献列表由同一批记录生成，因此正文与参考文献始终一致。不在检索证据中的参考文献，根本无从产生。动画中虚构引文被划掉的那一刻，说的就是这一点。
5. 写作
一键即可在 Research Editor 中把报告打开为论文格式的草稿，引文联动，表格、图片和公式齐备，支持 APA、MLA、Harvard、Chicago 或 ISO 690 格式，可直接导出为 PDF 或 DOCX。
每一步你都看得见
“工作过程”面板会实时展示每个计划、查询、筛选决策和中间结果。你能看到检索了什么、保留了哪些论文、答案是如何组织起来的。这是一份你可以跟踪、核查，并写进自己方法部分的记录。
围绕这个核心流程，还有研究者最常向我们提出需求的工具：论文与期刊搜索、帮你选择投稿期刊的 AI Journal Finder、提供逐句证据的 AI Detector，以及在多次会话之间保存文献与上下文的文库和项目。