Agent Laboratory 是一个以大语言模型为核心驱动的端到端研究辅助平台，支持自动化完成从文献综述、实验到报告生成的全流程，为研究者提供高效的创新支持。Agent Laboratory 提供了一种智能化的科研辅助模式，减少了重复劳动，优化了研究工作流，帮助研究者专注于高价值的创造性工作。
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核心功能：
文献综述：自动检索和分析相关研究论文。
实验执行：规划实验、准备数据并自动运行代码。
报告生成：生成包含实验结果和可视化的全面报告。
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灵活与定制
用户可根据研究目标调整模型配置，如实验任务、语言偏好和计算资源使用，适配多种科研需求。
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多工具集成
支持整合 arXiv、Hugging Face、Python 和 LaTeX 等工具，为研究全流程提供无缝支持。
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改进空间
项目开源，基于 MIT 许可证，鼓励用户贡献代码优化，实现社区共享与合作。
参考文献：
[1] https://github.com/SamuelSchmidgall/AgentLaboratory
（文：NLP工程化）