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Agent Laboratory
Agent Laboratory
目标受众是科研人员、学者和学生等需要进行研究工作的人群。它适合那些希望提高研究效率、节省时间并利用人工智能技术辅助研究的人。通过使用Agent Laboratory，研究人员可以更专注于研究的核心内容，而将一些繁琐的任务交给模型来完成。
研究工具效率工具#研究辅助#文献综述#实验执行#报告撰写#人工智能#大型语言模型普通产品开源
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简介
Agent Laboratory是一个由Samuel Schmidgall等人开发的项目，旨在通过大型语言模型驱动的专门代理，帮助研究人员完成从文献综述到实验执行再到报告撰写的整个研究流程。它不是为了取代人类的创造力，而是为了补充创造力，使研究人员能够专注于构思和批判性思维，同时自动化编码和文档等重复性和耗时的任务。该工具的源代码采用MIT许可证，允许在遵守MIT许可证条款的情况下使用、修改和分发代码。
截图
产品特色
文献综述：独立收集和分析相关研究论文。
实验规划：与研究人员协作制定研究计划和数据准备。
实验执行：自动化执行实验。
报告撰写：生成全面的研究报告。
支持多语言研究：提供语言标志，以支持非英语的研究。
进度保存与加载：默认保存进度，可从先前状态加载。
使用教程
1. 克隆GitHub仓库：使用命令`git clone git@github.com:SamuelSchmidgall/AgentLaboratory.git`。
2. 设置并激活Python环境：运行`python -m venv venv_agent_lab`和`source venv_agent_lab/bin/activate`。
3. 安装所需库：执行`pip install -r requirements.txt`。
4. 安装pdflatex（可选）：运行`sudo apt install pdflatex`，如果没有sudo权限，可在运行Agent Laboratory时设置`--compile-latex "false"`。
5. 运行Agent Laboratory：使用命令`python ai_lab_repo.py --api-key "API_KEY_HERE" --llm-backend "o1-mini" --research-topic "YOUR RESEARCH IDEA"`。
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