SciAgentsDiscovery
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
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
- 11. 安装必要的GraphReasoning包和API。
- 22. 从GitHub克隆SciAgentsDiscovery仓库。
- 33. 运行Notebooks目录下的Jupyter笔记本文件。
- 44. 根据需求选择非自动化或自动化多智能体框架。
- 55. 使用AutoGen生态系统进行自动化多智能体模型的实现。
- 66. 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。
- 77. 分析系统提供的详细文档，提取关键信息和研究假设。
- 88. 根据系统反馈，调整研究方向和实验设计。
团队介绍
了解 SciAgentsDiscovery 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。