Agent实战！从创意到突破：构建一个多智能体协作的研究创意生成系统
当研究灵感枯竭时，你是否希望有一个智能助手团队帮你 brainstorm？今天，我将分享如何使用 OpenAgents 框架构建一个多智能体协作系统，让 AI 们协同工作，从多个维度生成、优化和评估高质量的研究创意。
🎯 研究者的永恒难题
作为一名研究者，我经常面临这样的困境：面对一个新兴领域，脑海中一片空白，不知道该从何入手。传统的做法是：
- 疯狂阅读文献，希望从中获得灵感
- 与同事讨论，碰撞思维火花
- 参加学术会议，了解前沿动态
但这些方法要么耗时耗力，要么依赖外部资源。如果有一个智能系统能够：
✅ 快速生成多个研究创意
✅ 从不同专业角度完善创意
✅ 自动评估和排名创意
✅ 记录完整的思考过程
那该多好！
这正是我构建 Research Ideas Network 的初衷。地址：GitHub🔗
🤖 OpenAgents：AI 智能体的互联网
在深入项目之前，先介绍一下 OpenAgents ------ 一个革命性的开源框架。
与传统的 AI 框架不同，OpenAgents 不是让单个智能体孤立地完成任务，而是创建一个智能体网络，让成百上千个 AI 智能体在持久化的社区中协同工作。
核心特性
python
# OpenAgents 让智能体能够：
- 持续协作：在长期项目中共同工作
- 建立关系：与其他智能体社交、发现连接
- 维护知识：贡献到 Wiki、论坛和集体智能
- 代表用户：作为个性化代表参与智能体社区网络架构
OpenAgents 支持多种网络模式：
- 集中式：由领导者智能体协调（本项目采用）
- 开放协作：智能体自由协作
- 混合模式：结合两种模式的优势
我们的 Research Ideas Network 采用集中式架构，由一个 Leader Agent 统筹协调多个专业智能体。
🏗️ 系统架构设计
整体架构图
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Research Ideas Network │
│ (OpenAgents Network) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 用户请求 │
│ ↓ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ Leader Agent│ ← 协调器 │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ┌─────┼─────┬─────────┬──────────┐ │
│ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ │
│ ┌────┐ ┌────┐ ┌────┐ ┌──────┐ ┌───────┐ │
│ │领域│ │方法│ │实验│ │完善 │ │评估 │ │
│ │专家│ │专家│ │专家│ │Agent │ │Agent │ │
│ └────┘ └────┘ └────┘ └──────┘ └───────┘ │
│ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ │
│ └─────┴─────┴─────────┴──────────┘ │
│ │ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ Wiki 知识库 │ ← 记录完整过程 │
│ └─────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘智能体角色分工
1. Leader Agent：项目协调器
yaml
type: "openagents.agents.collaborator_agent.CollaboratorAgent"
agent_id: "leader"
config:
model_name: "qwen3-max-preview"
provider: "openai-compatible"
instruction: |
你是研究创意生成网络的领导者。你协调整个创意生成和评估过程。
你的角色：
- 作为会议主持人和项目经理
- 理解用户输入（研究领域/主题）
- 规划讨论轮次和规则
- 将任务委派给其他agent
- 控制收敛和终止
- 组织最终输出核心职责：
- 理解用户需求
- 规划工作流程
- 委派任务给专业智能体
- 管理迭代优化过程
- 整合最终结果
2. Domain Agent：领域专家
yaml
type: "openagents.agents.collaborator_agent.CollaboratorAgent"
agent_id: "domain_agent"
instruction: |
你是领域专家。你擅长深入研究给定研究领域并从该角度生成创意。
你的专长：
- 对研究领域的深入了解
- 对该领域当前发展水平的理解
- 识别差距和机会的能力
- 专注于领域特定的挑战和解决方案工作流程：
- 接收研究领域/主题
- 深入分析领域现状
- 识别关键挑战
- 生成 5 个领域特定的研究创意
- 返回创意给 Leader Agent
3. Method Agent：方法论专家
yaml
type: "openagents.agents.collaborator_agent.CollaboratorAgent"
agent_id: "method_agent"
instruction: |
你是方法论专家。你擅长从方法论角度完善研究创意。
你的专长：
- 对各种研究方法的知识
- 对实验设计的理解
- 提出研究问题新方法的能力
- 专注于方法论创新工作流程：
- 接收初始创意
- 分析每个创意的方法论部分
- 完善研究方法、实施步骤
- 考虑数据收集和分析方法
- 返回完善后的创意
4. Application Agent：实验专家
yaml
type: "openagents.agents.collaborator_agent.CollaboratorAgent"
agent_id: "experiment_agent"
instruction: |
你是实验专家。你专注于从具体实验设置的角度完善研究创意的实施方式。
你的专长：
- 对实验设计和实施的理解
- 专注于实验的可操作性和可行性
- 对实验设备、数据收集和分析方法的知识工作流程：
- 接收完善方法论的创意
- 分析每个创意的实验设置部分
- 完善实验配置、设备、数据集
- 确保实验的可操作性
- 返回优化后的创意
5. Refinement Agent：质量检查专家
这是一个用 Python 实现的 WorkerAgent，负责检查和迭代优化。
python
from openagents.agents.worker_agent import WorkerAgent, on_event
from openagents.models.event import Event
from openagents.models.event_context import EventContext
class RefinementAgent(WorkerAgent):
"""Agent that checks and refines research ideas with iterative optimization."""
default_agent_id = "refinement_agent"
def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.idea_buffer = {}
self.current_round = 0
self.max_rounds = 2
@on_event("idea.check")
async def on_check_request(self, context: EventContext):
"""Handle request to check ideas for methodology and experimental setup issues."""
ideas = context.incoming_event.payload.get("ideas", [])
round_num = context.incoming_event.payload.get("round", 1)
checked_ideas = []
needs_method_improvement = []
needs_experiment_improvement = []
for idea in ideas:
checked_idea = await self.check_idea(idea, round_num)
checked_ideas.append(checked_idea)
if checked_idea.get("needs_method_improvement", False):
needs_method_improvement.append(checked_idea)
if checked_idea.get("needs_experiment_improvement", False):
needs_experiment_improvement.append(checked_idea)
all_passed = len(needs_method_improvement) == 0 and len(needs_experiment_improvement) == 0
# 发送检查结果给 Leader Agent
await self.send_event(Event(
event_name="idea.check.result",
destination_id="leader",
payload={
"round": round_num,
"all_passed": all_passed,
"ideas": checked_ideas,
"needs_method_improvement": needs_method_improvement,
"needs_experiment_improvement": needs_experiment_improvement,
"count": len(checked_ideas)
}
))检查逻辑：
python
async def check_idea(self, idea: Dict[str, Any], round_num: int) -> Dict[str, Any]:
"""Check a single idea for methodology and experimental setup issues."""
methodology = idea.get("methodology", "")
experimental_setup = idea.get("experimental_setup", "")
# 检查方法论
method_issues = []
if "步骤" not in methodology and "流程" not in methodology:
method_issues.append("缺乏具体的实施步骤")
if "数据" in idea.get("title", ""):
if "预处理" not in methodology and "清洗" not in methodology:
method_issues.append("数据预处理流程不明确")
# 检查实验设置
experiment_issues = []
if "数据集" not in experimental_setup:
experiment_issues.append("缺乏数据集信息")
if "评估" not in experimental_setup and "指标" not in experimental_setup:
experiment_issues.append("缺乏评估指标")
# 返回检查结果
return {
**idea,
"method_feedback": "；".join(method_issues) if method_issues else "方法论描述较为完整",
"experiment_feedback": "；".join(experiment_issues) if experiment_issues else "实验设置描述较为完整",
"needs_method_improvement": len(method_issues) > 0,
"needs_experiment_improvement": len(experiment_issues) > 0
}6. Evaluation Agent：评估专家
yaml
type: "openagents.agents.collaborator_agent.CollaboratorAgent"
agent_id: "evaluation_agent"
instruction: |
你是研究创意评估专家。你负责对研究创意进行全面的评估和排名。
评估标准（每个维度1-10分）：
1. 技术可行性 - 实现难度和技术可行性（权重25%）
2. 影响力 - 对该领域和社会的潜在影响（权重30%）
3. 新颖性 - 创新水平和新颖程度（权重20%）
4. 相关性 - 与当前研究趋势的相关性（权重15%）
5. 清晰度 - 创意的清晰度和表达质量（权重10%）
计算加权总分：
total_score = technical_feasibility * 0.25 + impact * 0.30 +
novelty * 0.20 + relevance * 0.15 + clarity * 0.10评估流程：
- 接收最终创意
- 从 5 个维度进行评分
- 计算加权总分
- 按总分排名
- 返回 Top-K 创意及详细评估报告
🔄 工作流程详解
六步迭代流程
第1步：领域专家生成初始创意
├─ 用户输入研究领域
├─ Domain Agent 深入分析
├─ 生成 5 个初始创意
└─ 记录到 Wiki
第2步：方法论专家完善方法论
├─ Method Agent 接收创意
├─ 完善每个创意的方法论
├─ 提供详细研究方法
└─ 返回完善后的创意
第3步：实验专家完善实验设置
├─ Application Agent 接收创意
├─ 完善每个创意的实验设置
├─ 提供具体实施细节
└─ 返回优化后的创意
第4步：完善Agent检查与迭代优化（最多2轮）
├─ Refinement Agent 检查所有创意
├─ 识别方法论和实验设置问题
├─ 将需要改进的创意交回相应专家
├─ 专家修改后再次提交检查
└─ 重复直到所有创意通过或达到最大轮次
第5步：评估Agent多维度评分与排名
├─ Evaluation Agent 接收最终创意
├─ 从 5 个维度进行评分
├─ 计算加权总分并排名
└─ 返回 Top-K 创意及详细评估
第6步：Leader Agent输出最终结果
├─ 格式化排名的创意
├─ 包含详细的方法论、实验设置和评估分数
└─ 展示每个创意的优势、劣势和建议事件驱动通信
系统采用事件驱动的异步通信机制：
python
# 事件流示例
idea.generate.domain → idea.generated.domain
idea.enhance.methodology → idea.enhanced.methodology
idea.enhance.experiment → idea.enhanced.experiment
idea.check → idea.check.result
idea.evaluate → idea.evaluated事件发送示例：
python
# Leader Agent 发送事件给 Domain Agent
await self.send_event(Event(
event_name="idea.generate.domain",
destination_id="domain_agent",
payload={
"topic": "步态识别",
"ideas_count": 5
}
))事件接收示例：
python
# Domain Agent 接收事件并处理
@on_event("idea.generate.domain")
async def on_generate_request(self, context: EventContext):
topic = context.incoming_event.payload.get("topic")
ideas_count = context.incoming_event.payload.get("ideas_count")
# 生成创意
ideas = await self.generate_ideas(topic, ideas_count)
# 返回结果
await self.send_event(Event(
event_name="idea.generated.domain",
destination_id="leader",
payload={
"generator": "domain_agent",
"ideas": ideas
}
))🛠️ 技术实现细节
网络配置
yaml
network:
name: "ResearchIdeasNetwork"
mode: "centralized"
node_id: "research-ideas-network-1"
transports:
- type: "http"
config:
port: 8709
serve_studio: true
serve_mcp: true
- type: "grpc"
config:
port: 8609
max_message_size: 104857600
compression: "gzip"
keepalive_time: 60000
keepalive_timeout: 30000
discovery_interval: 10
discovery_enabled: true
max_connections: 15
heartbeat_interval: 60
agent_timeout: 300关键配置说明：
- mode :
centralized- 集中式架构，由 Leader Agent 协调 - transports: 同时支持 HTTP 和 gRPC，gRPC 用于智能体间通信（性能更好），HTTP 用于 Web 界面
- compression: 启用 gzip 压缩，减少网络传输开销
- heartbeat_interval: 心跳检测，确保智能体在线状态
Mod 驱动系统
OpenAgents 的 Mod 系统提供了丰富的功能扩展：
1. Wiki Mod：知识库管理
yaml
mods:
- name: "openagents.mods.workspace.wiki"
enabled: true
config:
max_pages: 1000使用示例：
python
# Leader Agent 创建 Wiki 页面
await self.create_wiki_page(
page_path="research/步态识别/runs/20250114_143000/full_process",
title="步态识别 - 完整研究过程 - 20250114_143000",
content="# 步态识别 - 完整研究过程\n\n## 1. 初始创意生成\n\n开始时间：2025-01-14 14:30:00\n\n正在生成初始创意..."
)
# 更新 Wiki 页面
current_content = await self.get_wiki_page(page_path)
await self.edit_wiki_page(
page_path=page_path,
content=f"{current_content}\n\n### 初始创意\n\n{ideas_content}"
)2. Messaging Mod：频道通信
yaml
mods:
- name: "openagents.mods.workspace.messaging"
enabled: true
config:
default_channels:
- name: "leader"
description: "Leader agent progress updates"
- name: "discussion"
description: "Main channel for all agents to share ideas"使用示例：
python
# 向频道发送消息
await self.send_channel_message(
channel="discussion",
content="[领域专家] 已生成 5 个创意：\n1. 基于多模态融合的步态识别\n2. 联邦学习下的隐私保护步态分析\n..."
)
# 监听频道消息
@on_event("thread.channel_message.notification")
async def on_channel_message(self, context: EventContext):
content = context.incoming_event.payload.get('content', {}).get('text', '')
# 分析消息是否是研究创意生成请求
if "创意" in content or "idea" in content.lower():
# 处理请求
await self.handle_idea_request(content)3. 自定义 Evaluation Mod
python
class EvaluationNetworkMod(BaseMod):
"""Network-level mod for research ideas evaluation functionality."""
def __init__(self, mod_name: str = "demos.09_research_ideas_network.mods.evaluation"):
super().__init__(mod_name=mod_name)
# 评估标准配置
self.evaluation_criteria = {
"technical_feasibility": {"weight": 0.25, "description": "Technical feasibility"},
"impact": {"weight": 0.30, "description": "Potential impact"},
"novelty": {"weight": 0.20, "description": "Novelty and innovation"},
"relevance": {"weight": 0.15, "description": "Relevance to trends"},
"clarity": {"weight": 0.10, "description": "Clarity and articulation"}
}
def rank_ideas(self, ideas: List[Dict[str, Any]], top_k: int = 5) -> List[Dict[str, Any]]:
"""Evaluate and rank a list of research ideas."""
# 评估所有创意
evaluated_ideas = []
for idea in ideas:
evaluation = self.evaluate_idea(idea)
evaluated_ideas.append({
"idea": idea,
"evaluation": evaluation
})
# 按总分排序
ranked_ideas = sorted(
evaluated_ideas,
key=lambda x: x["evaluation"]["total_score"],
reverse=True
)
# 返回 Top-K
return ranked_ideas[:top_k]数据结构设计
研究创意结构
json
{
"title": "基于多模态融合的步态识别研究",
"problem": "现有步态识别方法在复杂环境下鲁棒性不足，单一模态信息有限",
"core_idea": "结合视觉、惯性传感器和压力传感器多模态数据，利用深度学习进行融合",
"why_interesting": "多模态融合可以互补各模态优势，提高识别准确率和鲁棒性",
"methodology": "采用注意力机制的多模态融合网络，包括视觉特征提取、传感器数据处理和融合模块",
"experimental_setup": "使用CASIA-B数据集和自建多模态数据集，对比SOTA方法，进行消融实验",
"challenges": "多模态数据同步、特征对齐、计算复杂度"
}评估结果结构
json
{
"idea_id": "基于多模态融合的步态识别研究",
"idea_title": "基于多模态融合的步态识别研究",
"scores": {
"technical_feasibility": 8.5,
"impact": 9.0,
"novelty": 7.5,
"relevance": 8.0,
"clarity": 9.0
},
"total_score": 8.4,
"evaluation": {
"technical_feasibility": {
"score": 8.5,
"reasoning": "技术方案可行，多模态融合已有成功案例"
},
"impact": {
"score": 9.0,
"reasoning": "在安防、医疗等领域有广泛应用前景"
},
"novelty": {
"score": 7.5,
"reasoning": "多模态融合有一定创新，但已有类似研究"
},
"relevance": {
"score": 8.0,
"reasoning": "符合当前多模态学习的研究趋势"
},
"clarity": {
"score": 9.0,
"reasoning": "问题描述清晰，方法论述明确"
}
},
"strengths": [
"优秀的影响力",
"良好的技术可行性",
"清晰的表达"
],
"weaknesses": [
"中等的新颖性"
],
"suggestions": [
"考虑融入更多创新元素，如自监督学习",
"增加对隐私保护机制的讨论"
]
}🚀 实战演示
启动系统
bash
# 1. 启动网络服务器
openagents network start network.yaml
# 2. 启动所有智能体（使用脚本）
./start_all.sh
# 或手动启动
openagents agent start agents/leader_agent.yaml
openagents agent start agents/domain_agent.yaml
openagents agent start agents/method_agent.yaml
openagents agent start agents/application_agent.yaml
openagents agent start agents/evaluation_agent.yaml
python agents/refinement_agent.py使用示例
用户输入：
我需要步态识别研究创意系统响应：
[Leader] 开始为以下主题生成研究创意：步态识别
[领域专家] 已生成 5 个创意：
1. 基于多模态融合的步态识别
2. 联邦学习下的隐私保护步态分析
3. 基于自监督学习的步态识别
4. 跨视角步态识别研究
5. 轻量级步态识别模型设计
[方法论专家] 已完善第 1 轮方法论：
1. 基于多模态融合的步态识别 - 采用注意力机制的多模态融合网络
2. 联邦学习下的隐私保护步态分析 - 使用联邦平均和差分隐私
...
[实验专家] 已完善第 1 轮实验设置：
1. 基于多模态融合的步态识别 - 使用CASIA-B数据集，对比SOTA方法
2. 联邦学习下的隐私保护步态分析 - 模拟10个客户端，评估隐私保护效果
...
🔍 完善Agent检查结果（第1轮）：
✅ 通过 基于多模态融合的步态识别
✅ 通过 联邦学习下的隐私保护步态分析
⚠️ 需要改进 基于自监督学习的步态识别
方法反馈：缺乏具体的自监督学习任务设计
实验反馈：缺乏消融实验设计
⚠️ 需要改进 跨视角步态识别研究
实验反馈：缺乏跨视角数据集信息
✅ 通过 轻量级步态识别模型设计
[方法论专家] 已完善第 2 轮方法论：
基于自监督学习的步态识别 - 设计对比学习任务，使用时空一致性约束
[实验专家] 已完善第 2 轮实验设置：
跨视角步态识别研究 - 使用CASIA-B数据集的多视角数据
🔍 完善Agent检查结果（第2轮）：
✅ 通过 基于自监督学习的步态识别
✅ 通过 跨视角步态识别研究
所有ideas已通过检查，正在请求evaluation_agent评估
[评估专家] 评估完成，Top 5 创意：
1. 基于多模态融合的步态识别 - 得分 8.4 - 技术可行性高，影响力大
2. 联邦学习下的隐私保护步态分析 - 得分 8.2 - 隐私保护机制完善
3. 基于自监督学习的步态识别 - 得分 7.8 - 自监督学习有创新性
4. 跨视角步态识别研究 - 得分 7.5 - 跨视角挑战有研究价值
5. 轻量级步态识别模型设计 - 得分 7.2 - 实用性强
评估已完成，正在输出排名结果查看 Wiki 记录
bash
# 访问 Wiki 页面
openagents wiki get "research/步态识别/runs/20250114_143000/full_process"Wiki 内容示例：
markdown
# 步态识别 - 完整研究过程 - 20250114_143000
## 1. 初始创意生成
开始时间：2025-01-14 14:30:00
正在生成初始创意...
### 初始创意
1. **基于多模态融合的步态识别**
- 问题：现有步态识别方法在复杂环境下鲁棒性不足
- 核心创意：结合视觉、惯性传感器和压力传感器多模态数据
- 为什么有趣：多模态融合可以互补各模态优势
- 方法论：采用深度学习进行融合
- 实验设置：使用CASIA-B数据集
- 挑战：多模态数据同步、特征对齐
[... 其他创意 ...]
## 2. 方法论完善（第1轮）
1. **基于多模态融合的步态识别**
- 方法论：采用注意力机制的多模态融合网络，包括视觉特征提取（使用ResNet50）、传感器数据处理（使用LSTM）、融合模块（使用多头注意力机制）。具体步骤：1) 视觉特征提取；2) 传感器数据处理；3) 特征对齐；4) 注意力融合；5) 分类。
[... 其他创意 ...]
## 3. 实验设置完善（第1轮）
1. **基于多模态融合的步态识别**
- 实验设置：使用CASIA-B数据集（包含124个受试者，11个视角）和自建多模态数据集（包含50个受试者，同步采集视频、IMU和压力数据）。硬件配置：NVIDIA RTX 3090 GPU。评估指标：识别准确率、召回率、F1-score。对比方法：GaitSet、GaitPart、GaitGL。消融实验：1) 不同融合策略对比；2) 不同注意力机制对比；3) 单模态vs多模态对比。
[... 其他创意 ...]
## 4. 检查结果（第1轮）
存在需要改进的ideas，继续下一轮优化。
## 5. 方法论完善（第2轮）
基于自监督学习的步态识别 - 设计对比学习任务，使用时空一致性约束，具体包括：1) 正样本对：同一人的不同视角；2) 负样本对：不同人的同一视角；3) 损失函数：InfoNCE损失。
## 6. 实验设置完善（第2轮）
跨视角步态识别研究 - 使用CASIA-B数据集的多视角数据（11个视角），进行跨视角训练和测试：1) 训练集：视角1-6；2) 测试集：视角7-11。评估指标：跨视角识别准确率。
## 7. 检查结果（第2轮）
所有ideas通过检查。
## 8. 最终评估结果
### Top 1: 基于多模态融合的步态识别（总分：8.4）
**详细评分**：
- 技术可行性：8.5/10（权重25%）
- 影响力：9.0/10（权重30%）
- 新颖性：7.5/10（权重20%）
- 相关性：8.0/10（权重15%）
- 清晰度：9.0/10（权重10%）
**优势**：
- 优秀的影响力：在安防、医疗等领域有广泛应用前景
- 良好的技术可行性：多模态融合已有成功案例
- 清晰的表达：问题描述清晰，方法论述明确
**不足**：
- 中等的新颖性：多模态融合有一定创新，但已有类似研究
**建议**：
- 考虑融入更多创新元素，如自监督学习
- 增加对隐私保护机制的讨论
[... 其他创意 ...]💡 技术亮点与创新点
1. 迭代优化机制
传统的多智能体系统通常是单向流水线，一旦某个智能体完成任务，流程就继续向下。但我们的系统引入了反馈循环：
python
# 智能判断需要改进的创意
if needs_method_improvement and needs_experiment_improvement:
# 同时需要方法和实验改进
await self.send_event(Event(
event_name="idea.enhance.methodology",
destination_id="method_agent",
payload={
"ideas": all_improvement_ideas,
"round": next_round,
"needs_experiment_improvement": True,
"experiment_ideas": experiment_improvement_ideas
}
))
elif needs_method_improvement:
# 只需要方法改进
await self.send_event(Event(
event_name="idea.enhance.methodology",
destination_id="method_agent",
payload={
"ideas": method_improvement_ideas,
"round": next_round
}
))优势：
- 只将需要改进的创意交回相应专家，避免不必要的重复工作
- 最多2轮迭代，平衡质量和效率
- 智能判断，自动优化
2. 多维度评估体系
python
# 加权评分计算
total_score = (
technical_feasibility * 0.25 + # 技术可行性
impact * 0.30 + # 影响力
novelty * 0.20 + # 新颖性
relevance * 0.15 + # 相关性
clarity * 0.10 # 清晰度
)优势：
- 标准化的评估框架
- 可自定义权重
- 提供详细的评估报告
3. Wiki 知识库集成
python
# 完整记录研究过程
page_path = f"research/{topic}/runs/{run_id}/full_process"
await self.create_wiki_page(
page_path=page_path,
title=f"{topic} - 完整研究过程 - {run_id}",
content=f"# {topic} - 完整研究过程\n\n## 1. 初始创意生成\n\n开始时间：{current_time}"
)
# 每个阶段都更新 Wiki
await self.edit_wiki_page(
page_path=page_path,
content=f"{current_content}\n\n## {stage_number}. {stage_name}\n\n{stage_content}"
)优势：
- 完整记录研究过程，便于追溯和复现
- 支持历史查询和知识积累
- 形成结构化的研究文档
4. 事件驱动架构
python
# 松耦合的事件通信
@on_event("idea.generate.domain")
async def on_generate_request(self, context: EventContext):
# 处理事件
pass
@on_event("idea.enhance.methodology")
async def on_enhance_request(self, context: EventContext):
# 处理事件
pass优势：
- 智能体间松耦合，易于扩展
- 异步处理，提高效率
- 支持多种通信模式
5. 智能体专业化分工
每个智能体专注于特定领域：
- Domain Agent：领域知识
- Method Agent：方法论专长
- Application Agent：实验设计
- Refinement Agent：质量检查
- Evaluation Agent：评估排名
优势：
- 专业化分工提高创意质量
- 每个智能体可以独立优化
- 易于添加新的专业智能体
🎯 实际应用价值
解决的问题
-
研究创意生成困难
- 系统从多个角度生成多样化创意
- 激发研究灵感
-
创意质量参差不齐
- 多智能体协作确保专业性和完整性
- 迭代优化提高质量
-
评估标准不统一
- 标准化的多维度评估体系
- 客观公正的评分
-
研究过程记录缺失
- Wiki 知识库完整记录研究过程
- 便于追溯和复现
-
协作效率低下
- 自动化的多智能体协作
- 大幅提高效率
应用场景
- 学术研究：快速生成研究课题
- 企业创新：探索新的研究方向
- 学生培养：帮助研究生选题
- 基金申请：提供研究创意参考
🔮 未来展望
短期计划
-
性能优化
- 优化事件通信机制
- 实现智能体并行处理
- 添加缓存机制
-
功能增强
- 添加更多生成器智能体
- 增强评估维度
- 实现用户个性化
长期愿景
-
外部资源集成
- 连接学术数据库
- 集成专利数据库
- 连接基金数据库
-
商业化应用
- 开发 SaaS 版本
- 提供 API 接口
- 开发移动端应用
-
AI 能力提升
- 引入更先进的 AI 模型
- 实现自适应学习机制
- 添加强化学习优化
📊 总结
Research Ideas Network 展示了 OpenAgents 框架的强大能力：
✅ 多智能体协作 ：6个专业智能体协同工作
✅ 迭代优化 ：反馈循环确保质量
✅ 知识管理 ：Wiki 知识库记录完整过程
✅ 事件驱动 ：松耦合的异步通信
✅ 可扩展性：易于添加新智能体和功能
这个系统不仅解决了研究创意生成的难题，更重要的是展示了 AI 智能体网络的可能性。未来，我们可以构建更复杂的智能体社区，让 AI 们真正协作，解决更复杂的问题。
🛠️ 如何开始
bash
# 克隆项目
git clone https://github.com/your-repo/research-ideas-network.git
cd research-ideas-network
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 启动系统
openagents network start network.yaml
./start_all.sh
# 开始使用
# 向 Leader Agent 发送消息，提供研究领域📚 参考资料
如果你对这个项目感兴趣，欢迎在 GitHub 上 Star 和 Fork！有任何问题或建议，欢迎在评论区讨论。