Hintergrund
Während Forscher für Trendanalysen oft mehrere Dokumente sammeln müssen, was traditionell manuell ineffizient ist, automatisiert die agentenbasierte Zusammenarbeit von LangManus die Datenerfassung, -bereinigung und Berichterstellung.
Zentrum
- Gestaltung des AuftragsGeben Sie über die API oder die Befehlszeile ein Ziel ein, z. B. "Analysieren Sie die Verteilung der Modelle für die Top-Papers in NLP im Jahr 2023".
- Prozess der Zusammenarbeit zwischen Agenturen:
- Der Forscher-Agent sucht mit Hilfe der Tavily-API auf Plattformen wie arXiv/ACL nach Veröffentlichungen;
- Der Encoder-Agent extrahiert die Kartendaten aus der PDF-Datei und strukturiert sie;
- Der Reporter-Agent erstellt Analyseberichte im Markdown-Format.
- WerkzeugintegrationNeuronale Suche: Konfigurieren Sie die neuronale Suche von Jina, um die Relevanzfilterung zu verbessern, oder rufen Sie das HuggingFace-Modell für die Textzusammenfassung auf.
- Optimierung der Leistung:: Passen Sie die Berichtsvorlage in src/prompts/ so an, dass statistische Diagramme und Referenzen eingefügt werden müssen.
Mitnahmeeffekt
Ein vorheriger Zugang zu akademischen Datenbank-APIs (z. B. Semantic Scholar) ist erforderlich, und komplexe Analysen können mehrere Teilaufgaben umfassen, die schrittweise durchgeführt werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLangManus: ein quelloffenes KI-Automatisierungsframework, das die Zusammenarbeit mehrerer Intelligenzen unterstütztDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann LangManus zur Automatisierung der Datenanalyse von Abschlussarbeiten in akademischen Forschungsszenarien eingesetzt werden?
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