Agent Laboratory
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Agent Laboratory
簡介 :
Agent Laboratory是一個由Samuel Schmidgall等人開發的項目,旨在通過大型語言模型驅動的專門代理,幫助研究人員完成從文獻綜述到實驗執行再到報告撰寫的整個研究流程。它不是為了取代人類的創造力,而是為了補充創造力,使研究人員能夠專注於構思和批判性思維,同時自動化編碼和文檔等重複性和耗時的任務。該工具的源代碼採用MIT許可證,允許在遵守MIT許可證條款的情況下使用、修改和分發代碼。
需求人群 :
目標受眾是科研人員、學者和學生等需要進行研究工作的人群。它適合那些希望提高研究效率、節省時間並利用人工智能技術輔助研究的人。通過使用Agent Laboratory,研究人員可以更專注於研究的核心內容,而將一些繁瑣的任務交給模型來完成。
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佔比最多地區: US(19.34%)
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使用場景
研究人員可以利用Agent Laboratory快速完成一個機器學習算法的文獻綜述,瞭解當前研究的最新進展。
在進行一項社會學研究時,該工具可以幫助設計問卷、分析數據並撰寫研究報告。
學生可以使用它來輔助完成畢業論文的實驗部分,提高研究的科學性和嚴謹性。
產品特色
文獻綜述:獨立收集和分析相關研究論文。
實驗規劃:與研究人員協作制定研究計劃和數據準備。
實驗執行:自動化執行實驗。
報告撰寫:生成全面的研究報告。
支持多語言研究:提供語言標誌,以支持非英語的研究。
進度保存與加載:默認保存進度,可從先前狀態加載。
使用教程
1. 克隆GitHub倉庫:使用命令`git clone git@github.com:SamuelSchmidgall/AgentLaboratory.git`。
2. 設置並激活Python環境:運行`python -m venv venv_agent_lab`和`source venv_agent_lab/bin/activate`。
3. 安裝所需庫:執行`pip install -r requirements.txt`。
4. 安裝pdflatex(可選):運行`sudo apt install pdflatex`,如果沒有sudo權限,可在運行Agent Laboratory時設置`--compile-latex "false"`。
5. 運行Agent Laboratory:使用命令`python ai_lab_repo.py --api-key "API_KEY_HERE" --llm-backend "o1-mini" --research-topic "YOUR RESEARCH IDEA"`。
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