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它解决了什么问题

这个项目自动化评估学术研究是否具备商业化潜力。它取代了手动、耗时的流程，即从学术论文、专利数据库和市场情报中收集证据，以判断一个研究主题是否具有可行的商业前景。

它如何工作

基于 CrewAI 框架构建，该系统采用六个专业 AI 代理，按结构化流程运行：

1. 证据收集：三个代理并行运行，从学术资源（OpenAlex、PubMed、arXiv、Semantic Scholar）、专利数据库（Lens、WIPO、EPO）和市场情报来源收集数据。
2. 撰写：报告撰写代理将这些证据整合成一份 Markdown 报告，包含内联引用和参考文献部分。
3. 审查：报告审查代理根据七项具体规则（如引用完整性、未经证实的数值声明）检查草稿，并进行修正。
4. 评分：商业化准备度评分代理独立分析原始证据，生成包含 TRL（技术成熟度等级）和 MRL（制造成熟度等级）的量化评分卡。

适用对象

专为研究人员、技术转移办公室和投资者设计，帮助他们快速评估特定研究方向或学术论文的商业化可行性。

主要亮点

• 多源集成：从多种专业工具（包括 OpenAlex、PubMed、arXiv 和 Lens）获取数据。
• 可验证输出：生成带有可追溯内联引用（[A1][P2][M3]）和结构化 JSON 评分卡的报告。
• 严格验证：包含专用审查代理和防护机制，防止虚构的来源 ID 和未经证实的数值声明。
• 量化评估：提供加权公式，用于在多个维度上对商业化准备度进行评分。