代理人工智能科学实验

arXiv:2605.26305v1 公告类型：新 摘要：本文详细介绍了在科学工作流程中开发自主、代理人工智能的两个新颖框架。这两个系统都通过 Google Colab 利用混合本地身体、远程大脑架构，利用基于 Python 的本地协调器调用大型语言模型 (LLM) 云后端。第一个代理 DeepTS/DeepCollector 可自动执行时间序列数据集的大规模管理、提取和重复数据删除。第二个是 DeepScribe，是一个自主演示分析器，可以将视觉上密集、数学上复杂的物理讲座转换为结构化的科学报告。通过实用的系统工程，例如粒度属性提取 (Cellular RAG)、远程数据检查和分布式并发控制，我们演示了代理 AI 如何克服当前最先进系统的上下文和推理限制，以严格支持科学工作流程。最后，我们概述了 DeepTS 支持深度知识图的概括，并讨论了这种概念方法在高能物理 (DeepQCD) 中的应用。