SciAgentsDiscovery

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SciAgentsDiscovery 是一个利用多智能体系统和大规模本体知识图谱,自动化科学研究的系统。它通过整合大型语言模型、数据检索工具和多智能体学习系统,能够自主生成和完善研究假设,揭示潜在的机制、设计原则和意外材料属性。该系统在生物启发材料领域展示了其跨学科关系的发现能力,超越了传统人类驱动的研究方法。

需求人群:

"SciAgentsDiscovery 适合科研人员和材料科学家使用,因为它能够提供自动化的研究假设生成和验证,加速新材料的发现过程,同时为现有研究提供批判性和改进意见。"

使用场景示例:

在生物启发材料领域,通过连接'丝'和'能源密集型'等关键词,提出新的研究假设。

通过智能系统自主生成的研究假设,指导进一步的科学探索。

利用系统生成的详细文档,为材料设计和属性提供深入见解。

产品特色:

利用大规模本体知识图谱组织和连接不同的科学概念。

集成大型语言模型和数据检索工具。

多智能体系统具备现场学习能力。

自动化生成和完善研究假设。

揭示材料的潜在机制和设计原则。

模块化整合,实现材料发现和加速先进材料开发。

通过'群体智能'类似生物系统的方式,提供新材料发现的新途径。

使用教程:

1. 安装必要的GraphReasoning包和API。

2. 从GitHub克隆SciAgentsDiscovery仓库。

3. 运行Notebooks目录下的Jupyter笔记本文件。

4. 根据需求选择非自动化或自动化多智能体框架。

5. 使用AutoGen生态系统进行自动化多智能体模型的实现。

6. 利用系统生成的研究假设进行进一步的科学探索和实验验证。

7. 分析系统提供的详细文档,提取关键信息和研究假设。

8. 根据系统反馈,调整研究方向和实验设计。

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