에이전트 실험실: 연구자를 위한 자동화된 코드 및 연구 작성 도우미

일반 소개

에이전트 실험실은 연구자가 연구 아이디어를 실현할 수 있도록 설계된 엔드투엔드 자율 연구 워크플로우입니다. 이 시스템은 대규모 언어 모델에 의해 구동되는 전용 에이전트로 구성되어 문헌 검토 및 계획 개발부터 실험 실행 및 종합 보고서 작성까지 전체 연구 워크플로우를 지원하며, 에이전트 실험실은 연구자의 창의성을 대체하는 것이 아니라 코딩과 같이 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하여 연구자의 작업을 보완하도록 설계되었습니다. 오히려 코딩, 문서화 등 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하여 연구자가 창의성과 비판적 사고에 집중할 수 있도록 업무를 보완합니다. 이 시스템은 다양한 컴퓨팅 리소스와 인적 입력에 적응하여 과학적 발견을 가속화하고 연구 생산성을 최적화하는 것을 목표로 합니다.

문헌 조사, 코드 작성, 논문 작성을 지원하고 반복적인 작업을 자동화하며 창의력과 비판적 사고에 집중할 수 있도록 도와주는 LLM 기반의 지능형 연구 도우미: 에이전트 실험실. 연구 아이디어를 실제 코드로 전환하고 코드를 자동으로 개선 및 최적화하는 데 도움을 주는 코드 도우미와 학술 논문 형식을 자동으로 생성하고 실험 결과를 통합하여 전문 연구 보고서를 생성하는 작성 도우미의 두 가지 핵심 기능입니다. 학술 논문 형식을 자동으로 생성하고 실험 결과를 통합하며 전문적인 연구 보고서를 생성하는 Writer's Assistant.

기능 목록

• 문헌 검토: 관련 연구 문헌을 자동으로 수집하고 분석하여 검토 보고서를 생성합니다.
• 실험 설계: 연구 목표에 따라 실험 계획이 자동으로 생성되어 연구 과정의 과학적이고 엄격한 특성을 보장합니다.
• 실험 실행: 자동화된 도구를 통해 실험을 실행하고 실시간으로 데이터를 수집 및 분석할 수 있습니다.
• 보고서 작성: 실험 방법, 결과 및 결론을 포함한 상세한 연구 보고서를 자동으로 생성합니다.
• 데이터 관리: 후속 액세스 및 분석을 위해 실험 데이터를 자동으로 정리하고 저장합니다.
• 비용 편익 분석: 실험의 비용 및 시간 분석을 제공하여 연구 리소스 사용을 최적화하는 데 도움을 줍니다.
• 사용자 인터페이스: 간단하고 직관적인 사용자 인터페이스로 연구자가 쉽게 조작하고 관리할 수 있습니다.

도움말 사용

상담원 실험실은 사용하기 쉬운 자동화된 리서치 도구 모음을 제공하며, 다음은 그 사용법에 대한 자세한 가이드입니다.

종속성 설치

1. 프로젝트 카탈로그로 이동합니다:cd AgentLaboratory
2. 필요한 Python 종속성을 설치합니다:pip install -r requirements.txt

구성 환경

1. 프로젝트 요구 사항에 따라 환경 변수를 구성(필요한 경우)하려면 프로젝트의 README.md 문서화.
2. 로컬 서버를 시작합니다:python manage.py runserver

주요 기능 사용

문헌 검토

1. 사용자 인터페이스에서 '문헌 검토' 기능을 선택합니다.
2. 연구 주제 또는 키워드를 입력하면 시스템이 자동으로 관련 문헌을 수집하고 검토 보고서를 생성합니다.

실험 설계

1. 실험 설계 화면에서 연구 목표와 매개변수를 입력합니다.
2. 이 시스템은 실험 단계, 필요한 재료, 예상 결과를 포함한 상세한 실험 계획을 생성합니다.

실험적 실행

1. 실험에 필요한 데이터를 업로드하면 시스템이 자동으로 실험을 실행합니다.
2. 실험 중 실시간으로 데이터를 수집하고 분석하여 그 결과를 그래프와 데이터 보고서 형태로 제공합니다.

보고서 작성

1. 실험이 완료되면 '보고서 작성' 기능을 선택합니다.
2. 시스템은 실험 데이터를 기반으로 실험 방법, 결과 및 결론이 포함된 연구 보고서를 자동으로 생성합니다.

데이터 관리

1. 모든 실험 데이터는 자동으로 수집되어 클라우드에 저장됩니다.
2. 사용자는 언제든지 이 데이터에 액세스하고 다운로드하여 후속 분석 및 공유를 용이하게 할 수 있습니다.

비용 편익 분석

1. 시스템은 각 실험에 소요된 시간과 비용을 자동으로 기록합니다.
2. 사용자는 비용 편익 분석 화면에서 자세한 분석 보고서를 확인하여 연구 리소스 사용을 최적화할 수 있습니다.