SciAgentsDiscovery

SciAgentsDiscovery是一個利用多智能體系統和大規模本體知識圖譜，自動化科學研究的系統。它通過整合大型語言模型、數據檢索工具和多智能體學習系統，能夠自主生成和完善研究假設，揭示潛在的機制、設計原則和意外材料屬性。該系統在生物啟發材料領域展示了其跨學科關係的發現能力，超越了傳統人類驅動的研究方法。

需求人群：

" SciAgentsDiscovery適合科研人員和材料科學家使用，因為它能夠提供自動化的研究假設生成和驗證，加速新材料的發現過程，同時為現有研究提供批判性和改進意見。"

使用場景示例：

在生物啟發材料領域，通過連接'絲'和'能源密集型'等關鍵詞，提出新的研究假設。

通過智能係統自主生成的研究假設，指導進一步的科學探索。

利用系統生成的詳細文檔，為材料設計和屬性提供深入見解。

產品特色：

利用大規模本體知識圖譜組織和連接不同的科學概念。

集成大型語言模型和數據檢索工具。

多智能體系統具備現場學習能力。

自動化生成和完善研究假設。

揭示材料的潛在機制和設計原則。

模塊化整合，實現材料發現和加速先進材料開發。

通過'群體智能'類似生物系統的方式，提供新材料發現的新途徑。

使用教程：

1. 安裝必要的GraphReasoning包和API。

2. 從GitHub克隆SciAgentsDiscovery倉庫。

3. 運行Notebooks目錄下的Jupyter筆記本文件。

4. 根據需求選擇非自動化或自動化多智能體框架。

5. 使用AutoGen生態系統進行自動化多智能體模型的實現。

6. 利用系統生成的研究假設進行進一步的科學探索和實驗驗證。

7. 分析系統提供的詳細文檔，提取關鍵信息和研究假設。

8. 根據系統反饋，調整研究方向和實驗設計。