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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.

解决的问题

自动化评估研究论文或学术主题是否具有商业潜力的流程。用户无需手动研究市场趋势与技术成熟度，即可生成附有来源链接的商业化评估草稿，其中包含可审计的评分卡与风险备注，以协助研究分流。

运作方式

此系统使用以 CrewAI 与 FastAPI 构建的多阶段代理工作流程。它遵循确定性流程以确保可靠性：

  1. 检索：对学术、专利与市场数据进行确定性检索，建立冻结的来源注册表。
  2. 分析：三个专业证据代理（学术、专利与市场）并行分析数据。
  3. 综合：撰写代理综合发现，审查代理检查工作，评分代理计算商业化分数的确定性加权总和。
  4. 交付：最终报告通过浏览器界面、CLI 或 API 交付，并支持 PDF 与 Markdown 导出。

目标对象

专为研究人员、技术转移专员与创新者设计，他们需要快速分流研究主题，以判断其市场可行性与技术成熟度等级（TRL）。

亮点

  • 可审计证据：每项主张都链接至冻结注册表中的特定来源 ID，以防止幻觉。
  • 确定性评分：使用加权公式提供一致的商业化分数，而非依赖 LLM 直觉。
  • 容错能力：具备内容寻址检查点与不可变恢复子项，可恢复中断的执行。
  • 多 LLM 支持：兼容于多种供应商，包括 Qwen、DeepSeek、Anthropic 与 OpenAI。
  • 严谨测试：包含 10 个多样化主题（从 CAR-T 疗法到量子计算）的基准测试，以校准 TRL 与评分准确性。

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