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构建您个性化的研究团队:一个用于持续和交互式科学自动化的多智能体框架
发表
由
Zhuoran Yang 提交
作者:
Ed Li, Junyu Ren,
Xintian Pan, Cat Yan, Chuanhao Li, Dirk Bergemann,
Zhuoran Yang

摘要
AI 生成总结
Freephdlabor 是一个开源的多智能体框架,支持动态工作流、模块化架构和上下文管理,以实现持续和交互式的自动化科学研究。科学发现的自动化代表了人工智能(AI)研究的一个关键里程碑。然而,现有的科学代理系统存在两个根本性限制:僵化的、预先编程的工作流程,无法适应中间发现;以及不足的上下文管理,阻碍了长周期的研究。我们提出了 freephdlabor,一个开源的多代理框架,其特点是完全动态的工作流程,由实时代理推理决定,以及一个*模块化架构*,能够实现无缝定制——用户可以修改、添加或删除代理以满足特定领域的. 需求。该框架提供了全面的基础设施,包括自动上下文压缩、基于工作区的通信以防止信息退化、跨会话的内存持久性以及非阻塞的人工干预机制。这些功能共同将自动化研究从孤立的、单次运行的尝试转变为持续的研究项目,这些项目系统地建立在先前的探索之上,并纳入人类反馈。通过提供构建可定制的共生科学家系统的架构原则和实际实现,这项工作旨在促进自动化研究在各个科学领域的广泛采用,使实践者能够部署能够自主完成端到端研究——从构思到实验,再到可出版的手稿——的交互式多代理系统。
freephdlabor 是一个开源的多代理框架,可自动化完整的科学研究生命周期——从假设生成、实验到可用于发表的手稿。
网站:https://freephdlabor.github.io/
Github:https://github.com/ltjed/freephdlabor