Agent Laboratory：为研究人员提供自动化代码及研究报告撰写助手

综合介绍

Agent Laboratory 是一个端到端的自主研究工作流，旨在帮助研究人员实现他们的研究想法。该系统由大型语言模型驱动的专用代理组成，支持整个研究工作流——从进行文献综述和制定计划到执行实验和撰写综合报告。Agent Laboratory 并非旨在取代研究人员的创造力，而是通过自动化重复性和耗时的任务（如编码和文档编写）来补充研究人员的工作，使他们能够专注于创意和批判性思维。该系统适应不同的计算资源和人力投入，旨在加速科学发现并优化研究生产力。

基于LLM的一个智能体研究助手：Agent Laboratory，它可以辅助查文献、写代码、写论文，自动化掉重复工作，让你专注在创意和做关键思考上 两个核心能力，代码助手，帮你把研究想法转成实际代码，会自动改进和优化代码； 写作助手，自动生成学术论文格式，整合实验结果，生成专业的研究报告 支持两种使用模式，全自动和协作模式

功能列表

• 文献综述：自动收集并分析相关研究文献，生成综述报告。
• 实验设计：基于研究目标自动生成实验计划，确保研究过程的科学性和严谨性。
• 实验执行：通过自动化工具执行实验，实时收集和分析数据。
• 报告撰写：自动生成详细的研究报告，包括实验方法、结果和结论。
• 数据管理：对实验数据进行自动整理和存储，方便后续查阅和分析。
• 成本效益分析：提供实验的成本和时间分析，帮助优化研究资源的使用。
• 用户界面：简洁直观的用户界面，方便研究人员进行操作和管理。

使用帮助

Agent Laboratory 提供了一整套自动化研究工具，使用简便，以下是详细的使用指南。

安装依赖

1. 进入项目目录：cd AgentLaboratory
2. 安装所需的 Python 依赖：pip install -r requirements.txt

配置环境

1. 根据项目需求配置环境变量（如需），具体参考项目中的 README.md 文件。
2. 启动本地服务器：python manage.py runserver

使用主要功能

文献综述

1. 在用户界面中选择“文献综述”功能。
2. 输入研究主题或关键词，系统将自动收集相关文献并生成综述报告。

实验设计

1. 在“实验设计”界面中输入研究目标和参数。
2. 系统会生成详细的实验计划，包括实验步骤、所需材料和预期结果。

实验执行

1. 上传实验所需数据，系统会自动执行实验。
2. 实验过程中实时收集数据并进行分析，结果会以图表和数据报表的形式展示。

报告撰写

1. 实验完成后，选择“报告撰写”功能。
2. 系统会根据实验数据自动生成研究报告，包含实验方法、结果和结论。

数据管理

1. 所有实验数据都会被自动整理和存储在云端。
2. 用户可以随时访问和下载这些数据，方便后续分析和分享。

成本效益分析

1. 系统会自动记录每个实验的耗时和成本。
2. 用户可以在“成本效益分析”界面查看详细的分析报告，优化研究资源的使用。