CYC2002tommy/Deep-Research-Agent

해결하는 문제

Deep Research Agent (Deep Science Writer)는 학술 문헌 리뷰의 지루하고 오류가 발생하기 쉬운 과정을 자동화합니다. 이는 조작된 인용, 학술 작문에서의 'AI 헛소리', 제한된 데이터베이스에서 전문 논문을 수집하는 어려움과 같은 일반적인 AI 문제를 제거합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Hermes/ECC 프레임워크를 위해 설계된 7단계 자율 파이프라인을 구현합니다. Scopus, OpenAlex, Semantic Scholar와 같은 데이터베이스를 쿼리하기 위해 다중 에이전트 시스템을 사용합니다. 환각을 방지하기 위해 엄격한 순서를 따릅니다. 먼저 초록을 선별한 다음, 높은 관련성을 가진 논문의 전문을 다운로드하고 읽어 주장을 검증합니다. 링크가 유효한지 확인하기 위해 모든 DOI에 핑을 보내는 전용 '반환각' 단계가 포함되어 있습니다. 마지막으로 Python 스크립트를 사용하여 서식이 지정된 APA 제7판 .docx 파일을 생성하고 지식 관리를 위해 Obsidian 및 Google NotebookLM과 통합합니다.

대상 독자

엄격한 저널 품질 기준(Q1-Q2 저널)을 준수하고 일반적인 LLM과 동일한 함정을 피하면서 엄격하고 증거에 기반한 문헌 리뷰 과정이 필요한 학술 연구원 및 과학자.

하이라이트

• 전문 검증: 초록으로 인한 환각을 방지하기 위한 전문 PDF 필수 읽기.
• 엄격한 품질 관리: Q1-Q2 저널을 우선시하고 MDPI와 같은 특정 출판사를 금지하도록 하드코딩됨.
• DOI 검증: 100% 유효성을 보장하기 위해 HTTP 요청을 통해 생성된 모든 DOI를 자동으로 테스트.
• 학술적 어조 강제: 전문적인 동료 심사 루프를 사용하여 일반적인 AI 어휘를 제거하고 전문적인 어조를 적용.
• 핸즈프리 출력: APA 제7판 서식 및 데이터 시각화가 포함된 Microsoft Word 문서를 프로그래밍 방식으로 생성.
• 지식 루프: 연구 요약을 Obsidian에 자동으로 동기화하고 출처를 Google NotebookLM에 업로드.