jimmc414/Kosmos
Kosmos: An AI Scientist for Autonomous Discovery - An implementation and adaptation to be driven by Claude Code or API - Based on the Kosmos AI Paper - https://arxiv.org/abs/2511.02824
解決する課題
Kosmosは、科学的発見のプロセスを自動化するために設計された自律型AI科学者です。膨大な科学文献やデータを統合して検証可能な仮説を生成し、実験を設計し、人間の絶え間ない介入なしに発見を検証するという課題に対処します。
仕組み
このシステムは、Research Directorによって調整される自律的な研究ループを通じて動作します。専門化されたエージェントが研究プロセスの各段階を処理するマルチエージェントアーキテクチャを採用しています：
- 仮説生成: 文献やデータに基づいて検証可能な理論を作成します。
- 実験設計: それらの仮説をテストするためのプロトコルを開発します。
- 実行: セキュリティのために隔離された Docker コンテナ内で、AIが生成したコード（PythonおよびR）を実行します。
- 文献分析: ArXiv、PubMed、Semantic Scholarと統合し、論文を統合します。
- 検証: 「ScholarEval」8次元品質フレームワークを使用して発見を検証します。
- 知識管理: 階層的なコンテキスト圧縮システム（20:1の比率）を利用して大量のテキストを処理し、オプションで Neo4j ナレッジグラフを使用して概念的な関係を追跡します。
対象ユーザー
文献レビュー、仮説生成、データ分析を自動化したい研究者や科学者、および複雑な科学的ワークフローのための自律エージェントフレームワークに関心のある開発者。
ハイライト
- サンドボックス実行: 安全性を確保するため、ネットワークアクセスがなくリソースが制限された Docker コンテナ内でコードを実行します。
- 階層的圧縮: 段階的な要約を通じて情報を凝縮し、数千本の論文を処理します。
- マルチLLMサポート: Anthropic、OpenAI、および LiteLLM（100以上のプロバイダーをサポート）と互換性があります。
- 予算管理: 予期しない API 費用を防ぐためのコスト追跡および強制機能を内蔵しています。
- 包括的なツール: インタラクティブな研究のための CLI、エージェント活動のリアルタイムストリーミング、および診断ツールが含まれています。
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