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
해결하는 문제
Kosmos는 과학적 발견 과정을 자동화하기 위해 설계된 자율형 AI 과학자입니다. 방대한 과학 문헌과 데이터를 통합하여 검증 가능한 가설을 생성하고, 실험을 설계하며, 인간의 지속적인 개입 없이 결과를 검증하는 과제를 해결합니다.
작동 방식
이 시스템은 Research Director가 조정하는 자율 연구 루프를 통해 작동합니다. 연구 과정의 각 단계를 전문 에이전트가 처리하는 멀티 에이전트 아키텍처를 사용합니다:
- 가설 생성: 문헌과 데이터를 기반으로 검증 가능한 이론을 생성합니다.
- 실험 설계: 가설을 테스트하기 위한 프로토콜을 개발합니다.
- 실행: 보안을 위해 격리된 Docker 컨테이너 내에서 AI가 생성한 코드(Python 및 R)를 실행합니다.
- 문헌 분석: ArXiv, PubMed, Semantic Scholar와 통합하여 논문을 종합합니다.
- 검증: "ScholarEval" 8차원 품질 프레임워크를 사용하여 발견 내용을 검증합니다.
- 지식 관리: 계층적 컨텍스트 압축 시스템(20:1 비율)을 활용하여 방대한 텍스트를 처리하고, 선택적으로 Neo4j 지식 그래프를 사용하여 개념적 관계를 추적합니다.
대상 사용자
문헌 검토, 가설 생성, 데이터 분석을 자동화하려는 연구원 및 과학자, 그리고 복잡한 과학적 워크플로우를 위한 자율 에이전트 프레임워크에 관심이 있는 개발자.
주요 특징
- 샌드박스 실행: 안전을 보장하기 위해 네트워크 액세스가 없고 리소스가 제한된 Docker 컨테이너에서 코드를 실행합니다.
- 계층적 압축: 단계별 요약을 통해 정보를 압축하여 수천 편의 논문을 처리합니다.
- 멀티 LLM 지원: Anthropic, OpenAI 및 LiteLLM(100개 이상의 제공업체 지원)과 호환됩니다.
- 예산 관리: 예상치 못한 API 비용을 방지하기 위한 비용 추적 및 강제 기능을 내장하고 있습니다.
- 포괄적인 도구: 대화형 연구를 위한 CLI, 에이전트 활동의 실시간 스트리밍, 진단 도구가 포함되어 있습니다.
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