advaitpaliwal/feynman

解決する課題

Feynmanは、証拠の収集、科学文献の分析、知見の統合というプロセスを自動化するために設計されたオープンソースのAI研究エージェントです。論文の検索、証拠に基づく文献のランク付け、コードベースに対する主張の監査、構造化された研究ブリーフやドラフトの生成を行うツールを提供することで、手動で研究を行う際の摩擦を解決します。

仕組み

Piエージェントランタイム上に構築されたFeynmanは、リサーチャー、レビューアー、ライター、ベリファイアで構成されるマルチエージェントアーキテクチャを利用しています。論文の検索と分析にはalphaXivを、データセットとモデルのメタデータにはHugging Face Hubを統合し、生物学、化学、遺伝学などのドメイン向けに幅広い専門的な科学コネクタ（Feynman Bio Tools）を備えています。システムはソースに基づいており、すべての研究的主張は直接的なURLを介して論文、ドキュメント、またはリポジトリにリンクされています。

対象者

深い文献レビューの実施、ML実験の再現、実装可能なトレーニングレシピの発見、または特定の研究トピックの監視が必要なAI研究者、科学者、および開発者向けに設計されています。

ハイライト

• 深い研究ワークフロー: マルチエージェントによる調査（/deepresearch）、文献レビュー（/lit）、および引用、手法、再現性に基づいて論文をランク付けする機能（feynman rank）が含まれます。
• サイエンスワークベンチ: プロジェクトのナビゲーション、科学固有のフォーマット（LaTeX、化学スケッチ、ゲノムなど）のアーティファクトプレビュー、コンピュート管理を提供するスタンドアロンのローカルワークベンチ（feynman serve）。
• 広範なバイオサイエンス統合: PubMed、ChEMBL、PubChem、UniProt、および他の数十の専門的な生物学・化学データベース向けのネイティブコネクタ。
• uma-agentic機能: 再現チェックの計画、公開コードベースに対する論文の主張の監査、論文やドキュメントからのランク付けされたMLトレーニングレシピの検索が可能です。