Typische Anwendungsszenarien
Im gesamten Prozess von der Literaturrecherche bis zur fertigen Arbeit muss der Forscher 60% Zeit für sich wiederholende Arbeiten aufwenden. cortexON erreichen kann:
- Verringerung der zeitaufwändigen Literaturrecherchen 80%
- Verbesserung der Effizienz der Datenerfassung um das 5-fache
- Sofortige Erstellung von Diagrammen
Spezifische Umsetzungspfade
- Literaturphase::
- Webproxy für das Durchsuchen von Google Scholar/PubMed konfigurieren
- Syntax der Suche festlegen: "intitle:deep learning site:.edu after:2022″.
- Analysephase::
- Automatische Kategorisierung von PDFs (nach Thema/Autor/Wirkungsfaktor) mit Dokumentenagenten
- Aufrufen von Zotero-Verwaltungsreferenzen in Verbindung mit API-Proxys
- Schreibphase::
- Code-Agent zur Erzeugung von LaTeX-Vorlagen
- Der Exekutivagent koordiniert die Zusammenstellung der Module
Empfehlungen zur Parameteroptimierung
Fügen Sie es in .env:ACADEMIC_MODE=true
MAX_PAPER_PAGES=50
CITATION_STYLE=APA
Und erstellen Sie research_workflow.yaml, um akademiespezifische Prozesse zu definieren
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCortexON: Open-Source-Multi-Agenten-KI-Tool zur Unterstützung der Automatisierung von komplexen AufgabenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann Multi-Agenten-KI eingesetzt werden, um in akademischen Forschungsszenarien einen Durchbruch bei der Effizienz zu erzielen?
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