shuxiachai/academic-commercialization-agent
Turn papers and research topics into source-linked commercialization assessment drafts. Python, FastAPI and CrewAI; auditable scoring, checkpoint recovery and durable request receipts.
해결하는 문제
연구 논문이나 학술 주제가 상업적 잠재력을 가지고 있는지 평가하는 프로세스를 자동화합니다. 시장 동향과 기술 성숙도를 수동으로 조사하는 대신, 감사 가능한 스코어카드와 위험 메모가 포함된 소스 링크 기반 상업화 평가 초안을 생성하여 연구 트리아지에 도움을 줄 수 있습니다.
작동 방식
이 시스템은 CrewAI와 FastAPI로 구축된 다단계 에이전트 워크플로우를 사용합니다. 신뢰성을 보장하기 위해 결정론적 프로세스를 따릅니다:
- 검색: 학술, 특허, 시장 데이터의 결정론적 검색을 수행하고, 고정된 소스 레지스트리를 생성합니다.
- 분석: 세 가지 전문 증거 에이전트(학술, 특허, 시장)가 데이터를 병렬로 분석합니다.
- 종합: 작성자 에이전트가 결과를 종합하고, 검토자 에이전트가 작업을 확인하며, 점수 에이전트가 상업화 점수의 결정론적 가중 합계를 계산합니다.
- 전달: 최종 보고서는 브라우저 인터페이스, CLI 또는 API를 통해 전달되며, PDF 및 Markdown 내보내기를 지원합니다.
대상 사용자
연구 주제를 빠르게 트리아지하여 시장 가능성과 기술 성숙도 수준(TRL)을 판단해야 하는 연구자, 기술 이전 담당자, 혁신가를 위해 설계되었습니다.
주요 특징
- 감사 가능한 증거: 모든 주장은 환각을 방지하기 위해 고정 레지스트리의 특정 소스 ID에 연결됩니다.
- 결정론적 점수화: 가중 공식을 사용하여 LLM의 직관에 의존하지 않고 일관된 상업화 점수를 제공합니다.
- 내결함성: 콘텐츠 주소 지정 체크포인트와 불변 복구 하위 항목을 통해 중단된 실행을 재개할 수 있습니다.
- 멀티 LLM 지원: Qwen, DeepSeek, Anthropic, OpenAI 등 다양한 공급자와 호환됩니다.
- 엄격한 테스트: TRL 및 점수 정확도를 보정하기 위해 10개의 다양한 주제(CAR-T 치료부터 양자 컴퓨팅까지)에 대한 벤치마크가 포함되어 있습니다.
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