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在学术研究场景中如何应用LangManus实现论文数据分析自动化？

2025-08-28

1.5 K

背景介绍

研究人员常需收集多篇论文进行趋势分析，传统手动操作效率低下。LangManus的代理协作可自动化完成数据采集、清洗和报告生成。

任务设计: 通过API或命令行输入目标，如“分析2023年NLP领域顶会论文的模型分布”。
代理协作流程:
1. 研究员代理用Tavily API搜索arXiv/ACL等平台的论文；
2. 编码器代理提取PDF中的图表数据并结构化；
3. 报告者代理生成Markdown格式分析报告。
工具集成: 配置Jina神经搜索提升相关性过滤效果，或调用HuggingFace模型进行文本摘要。
输出优化: 在src/prompts/中自定义报告模板，要求包含统计图表和参考文献。

需预先获取学术数据库API权限（如Semantic Scholar），复杂分析可组合多个子任务分阶段完成。