エージェントラボラトリー：研究者のための自動化されたコードとスタディライティングアシスタント

はじめに

Agent Laboratory は、研究者の研究アイデアの実現を支援するために設計された、エンドツーエンドの自律的な研究ワークフローです。このシステムは大規模な言語モデルによって駆動される専用エージェントで構成され、文献レビューの実施や計画の策定から実験の実行や統合レポートの作成に至るまで、研究ワークフロー全体をサポートします。Agent Laboratoryは研究者の創造性を置き換えるために設計されているのではなく、コーディングのような反復的で時間のかかる作業を自動化することによって研究者の作業を補完することを目的としています。むしろ、コーディングやドキュメンテーションのような反復的で時間のかかる作業を自動化することで、研究者の仕事を補完し、創造性や批判的思考に集中できるようにします。このシステムは、様々なコンピューティングリソースや人的インプットに適応し、科学的発見を加速し、研究の生産性を最適化することを目的としている。

LLM: Agent Laboratoryをベースとしたインテリジェントな研究アシスタントで、文献調査、コード作成、論文作成を支援し、繰り返し作業を自動化することで、創造性と批判的思考に集中することができます。 2つのコア機能、Code Assistantは、研究アイデアを実際のコードに変換し、コードの改善と最適化を自動的に行うことができます。Writing Assistantは、学術論文のフォーマットを自動的に生成し、実験結果を統合して専門的な研究レポートを作成することができます。学術論文のフォーマットを自動生成し、実験結果を統合して専門的な研究レポートを作成する「Writer's Assistant」。

機能一覧

• 文献レビュー：関連する研究文献を自動的に収集・分析し、レビューレポートを作成します。
• 実験計画：研究目的に基づき、研究プロセスの科学性と厳密性を確保するための実験計画が自動的に作成される。
• 実験の実行：自動化されたツールを使って実験を実行し、リアルタイムでデータを収集・分析する。
• レポート作成：実験方法、結果、結論を含む詳細な研究レポートを自動的に作成します。
• データ管理：実験データを自動的に整理・保存し、その後のアクセスや分析に役立てる。
• 費用便益分析：研究資源の利用を最適化するために、実験の費用と時間の分析を行う。
• ユーザーインターフェース：シンプルで直感的なユーザーインターフェースにより、研究者が簡単に操作・管理できる。

ヘルプの使用

エージェントラボラトリーは、使いやすい自動リサーチツール群を提供しています。

依存関係のインストール

1. プロジェクト・カタログにアクセスする：cd AgentLaboratory
2. 必要なPythonの依存関係をインストールします：pip install -r requirements.txt

設定環境

1. プロジェクトの要件に従って環境変数を設定する（必要な場合）。 README.md ドキュメンテーション
2. ローカルサーバーを起動する：python manage.py runserver

主要機能の使用

文献レビュー

1. ユーザーインターフェイスで「文献レビュー」機能を選択する。
2. 研究テーマやキーワードを入力すると、システムが自動的に関連文献を収集し、レビューレポートを作成します。

実験デザイン

1. 実験計画法（Design of Experiment）画面に、研究の目的とパラメータを入力します。
2. このシステムは、実験手順、必要な材料、期待される結果を含む詳細な実験計画を生成する。

実験的実行

1. 実験に必要なデータをアップロードすると、システムが自動的に実験を実行する。
2. データは実験中にリアルタイムで収集・分析され、結果はグラフやデータレポートの形で示される。

レポート作成

1. 実験が終了したら、「レポート作成」機能を選択する。
2. システムは実験データに基づいて、実験方法、結果、結論を含む研究報告書を自動的に作成する。

データ管理

1. すべての実験データは自動的に照合され、クラウドに保存される。
2. ユーザーはいつでもこのデータにアクセスし、ダウンロードできるので、その後の分析や共有が容易になる。

費用便益分析

1. システムは各実験に費やした時間と費用を自動的に記録する。
2. ユーザーは、費用便益分析画面で詳細な分析レポートを閲覧し、研究リソースの利用を最適化することができます。