500개 이상의 연구 도구를 통합하여 연구 및 과학 작업을 자동화하는 인텔리전스, SciToolAgent

일반 소개

SciToolAgent는 항저우 절강대학교 혁신 센터(HICAI-ZJU)에서 개발한 오픈 소스 도구 플랫폼입니다. 지식 그래프(SciToolKG)와 빅 언어 모델링 기술을 통해 500개 이상의 과학 도구를 통합하여 연구자들이 생물학, 화학, 재료 과학 등의 분야에서 문제를 처리할 수 있도록 지원합니다. 이 도구의 주요 용도는 데이터 처리, 분자 모델링 또는 문헌 분석과 같은 과학적 작업을 자동화하고 궁극적으로 분석 차트, 계산 결과 또는 요약 보고서와 같은 특정 결과를 생성하는 것입니다. 이 플랫폼은 GitHub에서 무료로 호스팅되며 로컬에 배포하거나 온라인 서비스를 통해 경험할 수 있어 특히 신속하게 결과를 만들어야 하는 연구팀에 적합합니다.

기능 목록

• 도구 통합500개 이상의 도구에 연결하여 데이터, 모델링 또는 계산 작업을 처리하세요.
• 지식 그래프 추천: 작업의 필요에 따라 적합한 도구 조합을 추천합니다.
• 작업 자동화리서치 프로세스를 자동으로 계획하고 실행하여 시간을 절약하세요.
• 결과 생성그래프, 보고서 또는 계산과 같은 특정 결과를 출력합니다.
• 안전 모니터링도구가 안전하게 실행되고 잘못된 결과가 발생하지 않도록 합니다.
• 사용자 지정 확장 프로그램개인화된 결과를 생성하기 위한 새로운 도구 추가를 지원합니다.

도움말 사용

설치 프로세스

SciToolAgent를 완전히 작동하려면 로컬 설치가 필요합니다. 단계는 다음과 같습니다:

1. 소스 코드 다운로드

• 터미널에 입력합니다:

git clone https://github.com/HICAI-ZJU/SciToolAgent.git
cd SciToolAgent

2. 가상 환경 생성

• 환경을 만들고 활성화합니다:

conda create -n SciToolAgent python=3.10
conda activate SciToolAgent

3. 종속성 설치

• 전체 종속성을 설치합니다:

pip install -r requirements.txt

• 또는 라이트 버전을 설치하세요:

pip install -r requirement_agent.txt

4. 구성 환경

• 복사 및 편집 .env 문서화:

OPENAI_API_BASE = your_api_base
OPENAI_API_KEY = your_api_key

5. 서비스 활성화

• 로 이동 tools 카탈로그, 실행:

cd tools
bash run.sh

사용 방법

SciToolAgent는 로컬에서 실행하거나 온라인에서 경험하여 결과를 출력할 수 있습니다.

로컬 운영

• 서비스 시작: 실행 bash run.sh 이후에는 서비스가 로컬에서 대기 상태가 됩니다.
• 운영액세스 test 디렉터리에서 테스트 스크립트를 실행합니다:

cd ../test
PYTHONPATH=. python test_run_SciToolAgent.py

• 결과 보기: 작업이 완료되면 결과가 저장됩니다. tools/TempFiles차트나 보고서 등
• 실행 중인 케이스루트 디렉토리 Cases.ipynb 네 가지 예제가 제공되며 직접 실행하여 출력을 확인할 수 있습니다.

온라인 경험

• 온라인 서비스에 액세스합니다:
  http://scitoolagent.scimind.ai:8080/
• 작업(예: "분자 데이터 분석")을 입력하면 제출 후 몇 초 내에 간단한 결과를 반환합니다.
• 온라인 버전은 빠른 테스트에 적합하며, 복잡한 결과는 로컬에서 실행해야 합니다.

주요 기능 작동 절차

1. 데이터 분석 및 그래프 출력

• 사용데이터 처리 및 비주얼리제이션 생성.
• 이동::

1. 데이터 파일을 변환하려면(예를 들어 .csv(컴퓨팅) 넣다(에) tools/DataFiles.
2. 실행 명령을 실행합니다:

python scripts/run_agent.py --input "tools/DataFiles/sample.csv" --task "数据分析并可视化"

3. 프로브 tools/TempFiles다음은 생성되는 차트 및 분석 목록입니다.

2. 계산을 생성하는 분자 모델링

• 사용분자 구조를 분석하고 계산된 데이터를 출력합니다.
• 이동::

1. 분자 문서 준비(예 .cif)에 넣고 tools/DataFiles.
2. 통화 도구:

from tools.ToolsFuns import molecular_analysis
result = molecular_analysis("tools/DataFiles/input_file.cif")
print(result)

3. 출력 결과는 분자 파라미터 또는 모델 데이터로, 지정된 경로에 저장됩니다.

3. 과학 보고서 자동 생성

• 사용여러 도구를 통합하여 완전한 보고서를 출력하세요.
• 이동::

1. 작업 설명과 데이터 파일을 입력합니다:

   python scripts/run_agent.py --input "tools/DataFiles/sample.pdf" --task "分析文献并生成报告"
   

2. 시스템이 자동으로 도구를 호출하여 문헌을 처리하고 요약을 생성합니다.
3. 보고서는 tools/TempFiles형식은 텍스트 또는 PDF입니다.

주의

• 로컬 작업에는 복잡한 작업을 성공적으로 완료하려면 16GB의 RAM과 안정적인 네트워크가 필요합니다.
• 온라인 버전은 간단한 결과에 적합하며, 대량의 데이터에는 로컬 배포를 권장합니다.
• 정기 청소 tools/TempFiles를 사용하여 너무 많은 공간을 차지하지 않도록 합니다.