### AI智能体引领科研自动化革命：AMD与霍普金斯大学合作推出Agent Laboratory，文献综述与机器学习助力成本暴降84%，大幅提升研究效率

AI智能体助力科研全流程，大幅降低研究成本

近年来，AI技术在科研领域的应用日益广泛，不仅能够独立完成文献调研到论文撰写的全流程工作，还能显著降低成本。最近，AMD与霍普金斯大学合作推出了一款名为「智能体实验室」（Agent Laboratory）的AI系统，该系统通过大型语言模型（LLM）驱动，实现了从文献综述、实验设计到报告撰写的一站式科研流程自动化。

智能体实验室：高效科研助手

Agent Laboratory由多个专业智能体组成，这些智能体能够自动处理编码、文档编写等耗时任务，从而加速科学发现，提高研究效率。用户可以在每个阶段提供反馈与指导，确保研究成果符合预期。研究表明，与传统方法相比，Agent Laboratory可以将研究成本降低84%，并生成高质量的研究成果和代码。

关键阶段解析

1. 文献综述
文献综述阶段旨在收集与给定研究主题相关的论文，为后续研究提供参考。博士智能体借助arXiv API检索相关论文，并执行摘要提取、全文下载和添加论文等操作。这一过程是迭代进行的，直至达到指定数量的相关文献。

2. 实验设计与运行
在实验环节，智能体根据文献综述和研究目标制定详尽的研究计划，并通过对话协作明确研究方法和步骤。ML工程师智能体负责数据准备、代码编写和实验运行。mle-solver模块则用于优化机器学习代码，确保其实现研究目标。

3. 结果解释与报告撰写
实验完成后，博士和博士后智能体共同探讨实验结果，提炼有价值的见解。paper-solver模块负责将研究成果整理成完整的学术报告，遵循学术规范，确保论文质量。

运行模式

Agent Laboratory支持两种运行模式：自主模式和辅助驾驶模式。自主模式下，用户只需提供初始研究思路，之后整个过程无需人工干预；而在辅助驾驶模式下，用户可以在每个子任务结束时进行审阅和反馈，进一步提升研究质量。

性能评估

通过对不同LLM（如o1-preview、o1-mini和gpt-4o）的比较，研究发现o1-preview在实验质量和报告质量方面表现最佳，但所有模型在原创性和影响力方面仍有待提升。尽管如此，Agent Laboratory的出现无疑为科研领域带来了新的可能性，展示了AI在助力科研上的巨大潜力。

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