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Turn papers and research topics into source-linked commercialization assessment drafts. Python, FastAPI and CrewAI; auditable scoring, checkpoint recovery and durable request receipts.

解決する課題

研究論文や学術トピックに商業的可能性があるかどうかを評価するプロセスを自動化します。市場動向や技術成熟度を手動で調査する代わりに、監査可能なスコアカードとリスクノートを含む、ソースリンク付きの商業化評価ドラフトを生成し、研究トリアージに役立てることができます。

仕組み

このシステムは、CrewAI と FastAPI で構築された多段階のエージェントワークフローを使用します。信頼性を確保するために決定論的なプロセスに従います：

  1. 検索：学術、特許、市場データの決定論的検索を実行し、凍結されたソースレジストリを作成します。
  2. 分析：3つの専門エビデンスエージェント（学術、特許、市場）がデータを並行して分析します。
  3. 統合：ライターエージェントが調査結果を統合し、レビューアーエージェントが作業をチェックし、スコアラーエージェントが商業化スコアの決定論的加重合計を計算します。
  4. 配信：最終レポートはブラウザインターフェース、CLI、またはAPIを介して配信され、PDFおよびMarkdownエクスポートをサポートします。

対象ユーザー

研究のトリアージを迅速に行い、市場 viability と技術成熟度レベル（TRL）を判断する必要がある研究者、技術移転担当者、イノベーター向けに設計されています。

ハイライト

  • 監査可能なエビデンス：すべての主張は、幻覚を防ぐために凍結レジストリ内の特定のソースIDにリンクされています。
  • 決定論的スコアリング：加重式を使用して、LLMの直感に頼るのではなく、一貫した商業化スコアを提供します。
  • フォールトトレランス：コンテンツアドレス指定チェックポイントと不変のリカバリ子を使用して、中断された実行を再開します。
  • マルチLLMサポート：Qwen、DeepSeek、Anthropic、OpenAIなど、さまざまなプロバイダーと互換性があります。
  • 厳格なテスト：TRLとスコアリングの精度を調整するために、10の多様なトピック（CAR-T療法から量子コンピューティングまで）のベンチマークが含まれています。

関連

  • プロジェクト
    pikpikcu/airecon

    LLMを使用してKali LinuxサンドボックスとCaidoプロキシを制御し、RECON-ANALYSIS-EXPLOIT-REPORTパイプラインを自動化する自律型ペネトレーションテストエージェント。

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    4段階の検索と検証パイプラインを使用して、19言語で機関レベルの引用可能な調査報告書を生成する自動化マルチエージェントシステム。

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    このリポジトリは、複数のLLM駆動エージェントを調整することで、文献レビュー、論文検証、再現計画、ドラフト作成を実行できるCLIベースのAI研究アシスタント「Feynman」をホストしています。スクリプトまたはnpm経由でインストール可能で、モデルプロバイダーに接続し、多数の学術APIを照会し、出典を保持して結果を保存します。テレメトリはオプションです。

  • プロジェクト
    pgalko/BambooAI

    永続的なカーネル内で段階的な Python 分析を実行し、引用されたコードを新規環境で再実行して結果を検証する LLM 駆動のデータアナリスト。

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    confident-ai/deepeval

    DeepEvalは、LLMを活用したアプリケーション（エージェント、チャットボット、RAGパイプライン）に対してpytestスタイルのテストを記述できるオープンソースのPythonフレームワークです。G-EvalやJevEvalのようなLLM-as-a-judgeスコアを含む30以上の組み込みメトリクスに加え、エージェント、RAG、マルチモーダル、バイアス関連のチェック機能を提供します。メトリクスはローカルで実行することも、任意のLLMを使用して実行することも可能です。このライブラリはLangChain、CrewAI、OpenAI、Anthropic、AWS AgentCore、Google ADK、LlamaIndex、さらにはTypeScript AI SDKと統合されており、デコレータやコールバックを使用して完全な実行トレースをキャプチャできます。シンプルなCLI (`deepeval test run …`) はCI/CDで動作し、オプションのConfident AIプラットフォームによりクラウドレポートとガバナンス機能が追加されます。`pip install -U deepeval` でインストールし、`LLMTestCase` オブジェクトを作成してメトリクスを選択し、実行するだけで、LLMの品質テストを従来のソフトウェアテストと同様に体系化できます。