Agent Laboratory

Agent Laboratory是由AMD与约翰·霍普金斯大学联合开发的一个基于大型语言模型（LLM）的研究辅助框架，旨在提升科学研究的效率和质量。该平台能够根据用户提供的研究思路，分阶段完成文献综述、实验设计、代码生成、结果分析及研究报告撰写等任务。用户可在各阶段提供反馈，以优化研究流程。实验数据显示，相比传统方法，Agent Laboratory可降低84%的研究成本。其性能在不同LLM后端中有所差异，其中o1-preview在报告质量和实用性方面表现最佳，而o1-mini则在实验执行方面具有优势。系统采用模块化设计，结合多个专业代理协同工作，并支持自主模式与共同驾驶模式，以满足不同研究需求。