Agent Laboratory：讓LLM Agent成為你的研究助手，加速科學發現

Agent Laboratory平台概述

Agent Laboratory由AMD與約翰霍普金斯大學研究團隊共同推出，是針對科學研究領域的前沿人工智慧研究架構。平台深度集成大型語言模型（LLM），致力於為科學研究提供自主、高效且支持人類協作的智慧研究環境。其最大亮點在於能夠自動化執行從文獻綜述、實驗設計到報告撰寫的完整科研流程，並透過協同模式接受人類指導，實現研究效率與品質的最佳平衡。

Agent Laboratory：讓LLM Agent成為你的研究助手，加速科學發現

Agent Laboratory官方鏈接
目前狀態：開源項目，論文已發布。

平台核心特性

1. 多智能體協同框架
平台內建多個專職LLM Agent（如PhD、Postdoc、ML Engineer），各司其職，透過對話與協作共同推進研究任務。

模擬真實科學研究團隊工作流程，提升任務拆解與執行的專業性。

2. 人機協同與雙模運行
支援“自主模式”與“協同模式”，使用者可在各階段介入並提供回饋，確保研究方向精準可控。

所有關鍵節點均可人工幹預，AI在輔助人類而非取代人類。
全流程透明，大幅降低研究偏離預期的風險。

3. 端對端科學研究自動化
API與內建工具鏈（mle-solver、paper-solver）深度融合，覆蓋從靈感驗證到成果輸出的全鏈路。

推動傳統科學研究流程的數位化變革。

4. 開放與社區生態

項目代碼與論文完全公開，鼓勵社區復現與二次開發。
定期發布評估結果，推動LLM Agent在科研應用領域的標準建立。

科學研究自動化應用模式

1. 自動化文獻綜述
傳統人工檢索與篩選文獻耗時費力，且易遺漏關鍵資訊。

平台透過PhD Agent呼叫arXiv API，一鍵實現相關論文的自動檢索、摘要評估、全文擷取與整合，高效建構研究的理論基礎。

2. 自動化實驗設計與執行
科研人員常因編碼與調試耗費大量精力。 Agent Laboratory結合mle-solver模組，自動產生、測試並優化機器學習程式碼，大幅提升實驗效率。

支援從資料集準備、模型選擇到結果產生與視覺化的全流程自動化。

3. 自動化報告撰寫
平台paper-solver模組可將實驗數據與文獻綜述自動整合為結構完整的學術報告。

支援LaTeX格式，自動產生摘要、引言、方法、結果等章節，並使用自動評審系統評分，確保報告符合學術標準。

典型應用流程總覽

需求場景	主要對象	平台流程	增值優勢
文獻綜述	科學研究人員/學生	輸入主題→API檢索→摘要篩選→全文整合	結果全面客觀，高效建構理論基礎
實驗設計與執行	機器學習工程師/PI	對話制定計畫→程式碼產生→迭代最佳化→結果輸出	自動編碼測試，加速實驗迭代
學術報告撰寫	博士生/教授	整合結果→框架產生→內容填充→編譯最佳化	自動排版生成，提升學術寫作效率

使用者操作體驗與支援

雙模式切換：自主模式一鍵啟動，協同模式支援階段性回饋，滿足不同層級使用者的控制需求。
智慧引導：Agent間透過對話推動進程，使用者可清楚了解每一步的決策邏輯。
豐富文件與案例：官方論文與開源程式碼庫提供詳盡說明，適合開發者與研究者快速上手。

開發者支持

開源程式碼庫：GitHub提供完整程式碼，方便復現、修改和整合。
詳細論文：清晰闡述架構設計、技術細節與實驗評估，提供理論支援。

平台對科學研究產業意義與未來展望

科學研究效率加速器：將科學家從低層次編碼和寫作中解放，專注於創新構思，大幅提昇科研產出效率。
降低研究門檻：自動化工具鏈降低了實施複雜實驗的技術壁壘。
人才與學科融合：推動電腦科學與各應用學科的交叉融合，協助複合型AI科研人才培養。
解決「幻覺」問題：未來將致力於優化LLM，減少產生不存在實驗結果的現象，提升可靠性。

Agent Laboratory與同類工具對比

功能/平台	Agent Laboratory	傳統研究方法	通用LLM工具(如ChatGPT)
自動化程度	極高，端到端	低，依賴人工	中，輔助性
端到端流程	✅全覆蓋	否	否
領域任務特化	專為科學研究設計	業界標準	通用，非特化
協同回饋機制	✅支持	核心為人際協作	有限
成本與效率	極高效率，計算成本低	高時間成本	效率提升有限
可復現性	強（程式碼化）	中（依賴記錄）	弱