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SciToolAgent: uma inteligência que integra mais de 500 ferramentas de pesquisa para automatizar tarefas científicas e de pesquisa

Introdução geral

O SciToolAgent é uma plataforma de ferramentas de código aberto desenvolvida pelo Centro de Inovação da Universidade de Zhejiang em Hangzhou (HICAI-ZJU). Ela integra mais de 500 ferramentas científicas por meio de gráficos de conhecimento (SciToolKG) e tecnologias de modelagem de big language para ajudar os pesquisadores a lidar com problemas nas áreas de biologia, química, ciência dos materiais e assim por diante. O principal uso dessa ferramenta é automatizar tarefas científicas, como processamento de dados, modelagem molecular ou análise de literatura, e, por fim, gerar resultados específicos, como gráficos analíticos, resultados computacionais ou relatórios resumidos. A plataforma é hospedada gratuitamente no GitHub e pode ser implantada localmente ou experimentada por meio de um serviço on-line, o que a torna particularmente adequada para equipes de pesquisa que precisam produzir resultados rapidamente.

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Lista de funções

  • Integração de ferramentasConecte-se a mais de 500 ferramentas para lidar com dados, modelagem ou tarefas de cálculo.
  • Recomendações do gráfico de conhecimentoRecomendação: Recomendar a combinação certa de ferramentas com base nas necessidades da tarefa.
  • Automação de tarefasEconomize tempo planejando e executando automaticamente os processos de pesquisa.
  • Geração de resultadosSaída de resultados específicos, como gráficos, relatórios ou cálculos.
  • monitoramento de segurançaGarantia de que a ferramenta seja executada com segurança e evite resultados errôneos.
  • Extensões personalizadasSuporte à adição de novas ferramentas para produzir resultados personalizados.

 

Usando a Ajuda

Processo de instalação

O SciToolAgent requer uma instalação local para ser totalmente funcional. As etapas são as seguintes:

1. download do código-fonte

  • Digite-o no terminal:
git clone https://github.com/HICAI-ZJU/SciToolAgent.git
cd SciToolAgent

2. criação de ambientes virtuais

  • Crie e ative o ambiente:
conda create -n SciToolAgent python=3.10
conda activate SciToolAgent

3. instalação de dependências

  • Instale a dependência completa:
pip install -r requirements.txt
  • Ou instale a versão lite:
pip install -r requirement_agent.txt

4. ambiente de configuração

  • Copiar e editar .env Documentação:
OPENAI_API_BASE = sua_api_base
OPENAI_API_KEY = sua_chave_de_api

5. ativação de serviços

  • entrar em ferramentas Catálogo, executado:
cd tools
bash run.sh

Como usar

O SciToolAgent pode gerar resultados executando-os localmente ou experimentando-os on-line.

operação local

  • Início dos serviços: Executar bash run.sh Depois disso, o serviço fica em espera localmente.
  • operar: Acesso teste execute o script de teste:
cd ... /test
PYTHONPATH=. python test_run_SciToolAgent.py
  • Exibir resultadosApós a conclusão da tarefa, os resultados são salvos na pasta tools/TempFilescomo gráficos ou relatórios.
  • caixa de corrida: Diretório raiz Casos.ipynb Quatro exemplos são fornecidos e podem ser executados diretamente para visualizar o resultado.

Experiência on-line

  • Acesso a serviços on-line:
    http://scitoolagent.scimind.ai:8080/
  • Insira uma tarefa (por exemplo, "Analisar dados moleculares") e retorne resultados simples em segundos após o envio.
  • A versão on-line é adequada para testes rápidos, mas os resultados complexos precisam ser executados localmente.

Funções em destaque Procedimento de operação

1. análise de dados e saída de gráficos

  • usoProcessamento de dados e geração de visualizações.
  • mover::
  1. Para converter um arquivo de dados (por exemplo .csv(computação) colocar (em) ferramentas/DataFiles.
  2. Executar comando:
python scripts/run_agent.py --input "tools/DataFiles/sample.csv" --task "Data analysis and visualisation" (Análise e visualização de dados)
  1. sonda tools/TempFilesA seguir, alguns exemplos de gráficos e análises que podem ser usados para gerar os resultados.

2. modelagem molecular para gerar cálculos

  • usoAnálise de estruturas moleculares: analisa estruturas moleculares e gera dados calculados.
  • mover::
  1. Preparar documentos moleculares (por exemplo .cif), insira o ferramentas/DataFiles.
  2. Ferramentas de chamada:
from tools.ToolsFuns import molecular_analysis
result = molecular_analysis("tools/DataFiles/input_file.cif")
resultado = molecular_analysis("tools/DataFiles/input_file.cif")
  1. Os resultados de saída são parâmetros moleculares ou dados do modelo, salvos no caminho especificado.

3. geração automatizada de relatórios científicos

  • usoIntegração de várias ferramentas para gerar relatórios completos.
  • mover::
  1. Insira a descrição da tarefa e o arquivo de dados:
    python scripts/run_agent.py --input "tools/DataFiles/sample.pdf" --task "Analyse literature and generate report" (Analisar literatura e gerar relatório)
    
  2. O sistema invoca automaticamente a ferramenta, processa a literatura e gera um resumo.
  3. O relatório é mantido no tools/TempFilesO formato é texto ou PDF.

advertência

  • A operação local requer 16 GB de RAM e uma rede estável para garantir a conclusão bem-sucedida de tarefas complexas.
  • A versão on-line é adequada para resultados simples, e a implantação local é recomendada para grandes quantidades de dados.
  • Limpeza regular tools/TempFilespara não ocupar muito espaço.
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