Muuuun/luxas

何を解決するか

Luxasは、科学研究のパイプライン全体を最初から最後まで処理するために設計された自律型リサーチエージェントです。学術論文のクローリング、計算実験の実行、そして実際の引用と図を含む出版レベルのLaTeX PDFレポートの作成を自動化することで、手動による文献レビュー、実験設計、およびレポート作成の問題を解決します。

仕組み

Luxasは、マルチエージェントシステムを調整するステートレスなハーネスとして機能します。「brain」エージェントを使用して研究トピックを分解し、タスクをシーケンス化し、特定の役割を持つ専門的なサブエージェントを生成します。

• 文献調査: エージェントがOpenAlex、arXiv、およびCrossRefをクローリングし、論文から主要な情報を読み取り、抽出します。
• 実験: 3段階のワークフロー（Design $\rightarrow$ Implementation + Review $\rightarrow$ Integration）により、コードの品質を確保します。実装エージェントとテストエージェントは、自己循環的な失敗を防ぐために互いに情報を知らない状態で動作します。
• 検証: 敵対的レビュープロセスには、PI (Principal Investigator) エージェント、図の監査役、およびレイアウトの問題を確認するためにPDFをラスタライズするタイプセッターが含まれます。
• 状態管理: すべての状態は、メモリ内の埋め込みに依存するのではなく、ファイルベース（log.jsonlおよびMarkdownファイルを使用）で保持されるため、システムはクラッシュから復旧可能です。

対象者

文献調査や小規模な計算研究が必要で、コンパイル済みの原稿という形で、完全に自動化され、再現可能で、監査可能な成果物を求める研究者や学生を対象としています。

ハイライト

• エンドツーエンドの自動化: 単一のプロンプトから、コンパイル済みのLaTeX PDFまで。
• 敵対的レビュー: コンテンツ、図の内部、およびPDFのレイアウトをカバーする3層の自己レビュー。
• ブラインド実装: コードの記述とテストの記述を分離し、厳格な検証を確保します。
• マルチモデル対応: Claude、DeepSeek、GLM、およびOpenAI o3をネイティブにサポート。
• クラッシュからの復旧が可能: ステートレスな設計により、システムはファイルベースのログから再開できます。