Tswoen/Paper-Agent

解決する課題

Paper-Agent は、学術研究と文献レビューの面倒なプロセスを自動化します。複数のデータベースを手動で検索する作業、個々の論文のスクリーニング、断片的なノートの取り方、包括的なレビュー論文の構成に苦労する状況を、統合されたAI駆動のワークフローで置き換えます。

動作方法

このシステムは、LangGraphによって調整されたマルチエージェントアーキテクチャを使用して、研究トピックを複数の段階にわたって処理します。

1. 検索: SearchAgent が検索計画を生成し、arXiv、OpenAlex、Semantic Scholar から論文を取得します。
2. 読解: ReadAgent が要約の関連性をスクリーニング；関連する論文はダウンロードされ、Markdownに変換され、チャンク化され、ChromaDBベクトルデータベースに格納されます。
3. 分析: AnalyseAgent がサブトピックおよび全体分析を行い、研究のトレンド、合意、ギャップを特定します。
4. アウトライン作成: WritingOutlineAgent が構造化されたアウトラインを作成し、特定の証拠をセクションにマッピングします。
5. 執筆: WritingAgent がセクションごとにドラフトを執筆し、必要に応じて追加の証拠を取得し、自己レビューを実行します。

対象ユーザー

包括的な文献レビューを実施し、複雑な研究分野を構造化された文書に統合する必要がある研究者、学生、専門家。

特徴

• マルチソース検索: arXiv、OpenAlex、Semantic Scholar との統合接続機能を備え、重複除去とスコアリングを実施。
• 段階的読解: 要約によるフィルタリングを経てから、全文処理やベクトルインデックス化に進む段階的なアプローチ。
• 証拠に基づく執筆: 証拠のマッピングを含む構造化されたアウトラインを生成し、最終的なレビューが実際の論文内容に基づくことを保証。
• リアルタイムモニタリング: SSE（Server-Sent Events）を活用した Vue 3 Web インターフェースにより、エージェントワークフローの進行状況をリアルタイムで追跡可能。
• 柔軟なモデル設定: タスクの複雑さに応じて、異なるエージェントに異なるLLMプロバイダーとモデル層を割り当てられる機能。