使用Pydantic構建結構化研究自動化系統

在快節奏的學術研究領域，高效地收集、綜合和展示資訊至關重要。手動查詢和總結文獻可能會非常乏味，從而分散研究人員對深入分析和發現的注意力。這就是使用 Pydantic 的多代理研究助理系統的用武之地–在這個智慧架構中，專業代理透過模組化和可擴充套件性協作處理複雜的任務。然而，管理多個代理會帶來資料一致性、驗證和結構化通訊方面的挑戰。使用 Pydantic 的多代理研究助理系統透過執行清晰的資料模式、確保穩健處理和降低系統複雜性提供了一種解決方案。

在本文中，我們將介紹如何使用 Pydantic 構建結構化的多代理研究助理，並整合 Pydantic-ai 和 arxiv 等工具，同時提供分步程式碼說明和預期成果。

• 瞭解結構化資料建模在使用 Pydantic 的多代理研究助理系統中的作用，以確保智慧代理之間可靠、一致的通訊。
• 使用 Pydantic 多代理研究助理系統定義和實施清晰的結構化資料模式，以實現無縫整合、模組化代理協調和高效的自動化研究工作流。
• 設計和協調模組化代理，每個代理負責特定任務，如查詢細化、資料檢索、關鍵詞提取和總結。
• 利用結構化的代理互動，將外部應用程式介面（如 arXiv）無縫整合到自動工作流中。
• 直接從結構化代理輸出生成專業質量的輸出（如 PDF 報告），顯著提高自動化研究工作流的實際可用性。

用Pydantic定義清晰的資料模型

在多代理系統中，定義明確的結構化資料模型是基礎。當多個智慧代理互動時，每個代理都依賴於接收和傳送定義明確、可預測的資料。如果沒有結構化的模式，即使是微小的不一致也會導致整個系統出錯，而這是眾所周知的除錯難點。

利用 Pydantic，我們可以優雅地應對這一挑戰。Pydantic 為在 Python 中定義資料模式提供了一種簡單而強大的方法。它能確保資料的一致性，大大減少潛在的執行時錯誤，並促進在代理工作流的每一步進行無縫驗證。

下面是一個使用 Pydantic 定義結構化資料模型的實用示例，我們的代理將使用該模型進行清晰的通訊：

from pydantic import BaseModel, Field
class PaperMetadata(BaseModel):
title: str = Field(..., description="Title of the paper")
abstract: str = Field(..., description="Abstract of the paper")
authors: list[str] = Field(..., description="List of authors")
publication_date: str = Field(..., description="Publication date")

每個欄位的說明

• title：檢索到的研究論文的標題。它對於各種代理的快速參考、組織和顯示至關重要。
• abstract：包含論文作者提供的簡明摘要或摘要。該摘要對關鍵詞提取和摘要代理至關重要。
• authors： 列出論文的作者。該後設資料有助於進一步查詢、特定作者分析或引文跟蹤。
• publication_date：代表論文發表或提交的日期。這對於排序、篩選和確保研究的最新性非常重要。

我們的多代理系統中的每個代理都依賴於這些結構化欄位。讓我們簡要介紹一下我們將圍繞這個資料模型建立的代理。在我們的系統中，我們將設計五個專門的代理：

• 提示處理器代理
• 論文檢索代理
• 關鍵詞提取代理
• 總結代理
• 路由器（協調器）代理

每個代理都根據我們使用 Pydantic 定義的模型精確傳遞資料結構，從而實現無縫通訊。這種清晰的結構確保了每個代理的輸入和輸出都是可預測和經過驗證的，從而大大減少了執行時的錯誤，增強了系統的穩健性。

接下來，我們將深入研究每個代理，清楚地解釋它們的實現、作用和預期輸出。

構建多代理框架

有了使用 Pydantic 定義的清晰且經過驗證的資料模型，我們現在開始設計多代理框架的結構。我們框架中的每個代理都有專門的職責，並與其他代理無縫互動，共同完成複雜的任務。

在我們的系統中，我們定義了五個專門的代理，每個代理都有明確而獨特的職責：

提示處理器代理

提示處理器代理是工作流程的第一步。它的主要職責是接收使用者的原始輸入或查詢（如 “強化學習中的人工智慧代理”），並將其細化為更精確、結構化的搜尋查詢。這種細化可大大提高外部研究資料庫返回結果的相關性。

職責

• 接收使用者的初始查詢。
• 生成精煉的結構化搜尋查詢，以實現最大相關性。

論文檢索代理

論文檢索代理接收來自提示處理器的細化查詢。它直接與外部學術資料庫（如 arXiv）通訊，根據細化查詢檢索相關學術論文列表。

責任：

• 與外部 API（如 arXiv API）互動。
• 檢索結構化的論文列表，每篇論文都使用 PaperMetadata 模型來表示。

關鍵詞提取代理

收到論文摘要後，關鍵詞提取代理會自動識別並提取最相關的關鍵詞。這些關鍵詞有助於研究人員快速評估每篇論文的重點和相關性。

職責

• 從摘要中提取有意義的關鍵詞。
• 幫助對論文進行快速評估和分類。

摘要代理

摘要代理可提取每篇論文的摘要，並生成簡明、翔實的摘要。摘要為研究人員提供快速見解，節省大量閱讀時間和精力。

職責

• 根據論文摘要生成簡潔明瞭的摘要。
• 更快地評估論文內容的相關性。

路由器代理（協調器）

路由器代理是我們多代理系統的核心。它負責協調整個工作流程，管理所有其他代理之間的通訊和資料流。它啟動提示處理器，將完善的查詢傳遞給論文檢索代理，並進一步將論文摘要傳遞給關鍵詞提取和摘要代理。最後，路由器將所有結果編譯成結構化的最終報告。

職責

• 協調所有代理之間的互動和資料流。
• 管理代理工作流程的非同步協調。
• 將輸出結果（關鍵字、摘要、論文後設資料）彙總到結構化最終報告中。

代理互動簡述

我們的代理以清晰、有序的工作流程進行互動：

• 提示處理器代理接收並改進使用者查詢。
• 改進後的查詢被髮送到論文檢索代理，檢索相關論文。
• 對於檢索到的每篇論文，路由器代理都會同時向其傳送摘要：
• 一旦生成了關鍵詞和摘要，路由器代理就會將其編譯並彙總到最終的結構化報告中。

透過這種代理結構，我們實現了一個模組化、可維護和高度可擴充套件的研究助理系統。每個代理都可以單獨進行增強、除錯，甚至替換，而不會影響整個系統的穩定性。接下來，我們將深入探討每個代理的實際實現細節，以及清晰解釋的程式碼片段和預期輸出。

使用提示處理器代理完善研究查詢

在搜尋龐大的學術資料庫（如 arXiv）時，查詢的質量和具體性會直接影響返回結果的相關性和實用性。像“人工智慧代理”這樣模糊或寬泛的查詢可能會產生成千上萬篇鬆散的相關論文，使研究人員難以識別真正有價值的內容。因此，將初始查詢細化為精確、結構化的搜尋語句至關重要。

提示處理器代理正是為了應對這一挑戰。它的主要職責是將使用者的一般研究主題轉化為更具體、範圍更明確的查詢。這種改進大大提高了檢索論文的質量和精確度，為研究人員節省了大量精力。

下面，我們將介紹“提示處理器”的實現過程，利用基本的啟發式方法來建立結構化查詢：

@prompt_processor_agent.tool
async def process_prompt(ctx: RunContext[ResearchContext], topic: str) -> str:
topic = topic.strip().lower()
# Basic heuristic refinement
if ' in ' in topic:
# Split the topic into key parts if it contains 'in', to form precise queries.
subtopics = topic.split(' in ')
main_topic = subtopics[0].strip()
context = subtopics[1].strip()
refined_query = f"all:{main_topic} AND cat:{context.replace(' ', '_')}"
else:
# Fallback: Assume it's a broader topic
refined_query = f"ti:\"{topic}\" OR abs:\"{topic}\""
return refined_query

改進實施的說明

• 輸入規範化：代理首先對輸入主題進行修剪並轉換為小寫，以確保一致性。
• 上下文解析：如果使用者的主題包含關鍵詞“in * ”（例如，“AI agents in reinforcement learning”），代理就會將其分成兩個清晰的部分：
  • 一級主題（人工智慧代理）
  • 特定的上下文或子領域（強化學習）
• 結構化查詢構建：使用這些解析的元件，代理生成一個精確的查詢，明確搜尋所有領域的主要主題（all:），並將搜尋限制在與指定上下文分類或密切相關的論文上。
• 回退處理：如果主題沒有明確包含上下文線索，代理會生成一個結構化查詢，直接在標題（ti:）和摘要（abs:）欄位內進行搜尋，從而提高一般搜尋的相關性。

預期輸出示例

當使用者提供以下查詢時：“AI agents in reinforcement learning”

提示處理器代理會將精煉後的查詢輸出為：“all:ai agents AND cat:reinforcement_learning“

對於更寬泛的查詢，例如：“multi-agent systems”

代理的精煉查詢將是：ti:”multi-agent systems” OR abs:”multi-agent systems“

雖然這種實現方式已經大大提高了搜尋的具體性，但仍有進一步提高的空間，其中包括

• 自然語言處理（NLP）技術，以更好地理解語義。
• 納入同義詞和相關術語，智慧擴充套件查詢。
• 利用大型語言模型(LLM) 來解釋使用者意圖並形成高度最佳化的查詢。

這些精煉的查詢結構可最佳化搜尋相關性，並檢索到極具針對性的學術論文。

利用論文檢索代理高效檢索研究論文

完善搜尋查詢以實現最大相關性後，下一步就是檢索合適的學術論文。論文檢索代理正是發揮了這一作用：它可以查詢外部學術資料庫（如 arXiv），根據我們的精煉查詢來收集相關的研究論文。

透過與外部應用程式介面（如 arXiv 的應用程式介面）無縫整合，論文檢索代理自動完成了在海量學術文獻中搜尋和篩選的繁瑣人工任務。它使用結構化資料模型（早先使用 Pydantic 定義），確保資料流一致、乾淨、有效，並流向下遊的其他代理，如摘要器和關鍵詞提取器。

以下是論文檢索代理實施的一個例項：

@paper_retrieval_agent.tool
async def fetch_papers(ctx: RunContext[ResearchContext]) -> list[PaperMetadata]:
search = arxiv.Search(
query=ctx.deps.query,
max_results=5,
sort_by=arxiv.SortCriterion.SubmittedDate
)
results = list(search.results())
papers = []
for result in results:
published_str = (
result.published.strftime("%Y-%m-%d")
if hasattr(result, "published") and result.published is not None
else "Unknown"
)
paper = PaperMetadata(
title=result.title,
abstract=result.summary,
authors=[author.name for author in result.authors],
publication_date=published_str
)
papers.append(paper)
return papers

實施說明

• 該代理使用從 Prompt Processor 代理接收的精煉查詢 (ctx.deps.query) 透過 arXiv API 發起搜尋。
• 它指定 max_results=5 來檢索與查詢相關的五篇最新論文，並按論文提交日期排序。
• 從 arXiv 檢索到的每個結果都使用我們之前定義的 Pydantic 模型明確地結構化為一個 PaperMetadata 物件。這種結構化方法可確保驗證和資料一致性。
• 結構化資料被收集到一個列表中並返回，供下游代理使用。

突出 Pydantic 的作用

使用 Pydantic 模型對來自外部 API 的響應進行結構化處理可帶來顯著的優勢：

• 資料驗證：確保始終提供所有必填欄位（標題、摘要、作者、出版日期）且格式正確。
• 一致性：保證下游代理接收統一結構的資料，簡化處理邏輯。
• 除錯和維護：結構化模式可大大減少錯誤，提高可維護性並簡化除錯。

預期輸出示例

使用細化查詢（如“all:ai agents AND cat:reinforcement_learning”）執行檢索代理後，您會得到類似的結構化輸出：

[
{
"title": "Deep Reinforcement Learning with Agentic Systems",
"abstract": "This paper discusses advancements in agentic reinforcement 
learning...",
"authors": ["Alice Smith", "John Doe"],
"publication_date": "2025-03-20"
},
{
"title": "Agent Coordination in Reinforcement Learning Environments",
"abstract": "We explore methods for improving multi-agent coordination...",
"authors": ["Jane Miller", "Bob Johnson"],
"publication_date": "2025-03-18"
}
// (three additional similar structured results)
]

這種結構化輸出有助於後續代理進行進一步的自動分析，從而實現高效的關鍵詞提取和總結。

使用關鍵詞提取代理提取有價值的關鍵詞

檢索到相關論文後，對其內容進行有效分類和總結至關重要。研究人員通常需要快速識別大量文獻中的核心概念和關鍵觀點，而無需詳細閱讀每篇摘要。

這就是關鍵詞提取發揮關鍵作用的地方。從摘要中自動提取關鍵詞有助於研究人員快速確定每篇論文的重點，並更有效地識別新興趨勢或與群體相關的研究。

關鍵詞提取代理明確針對這一需求。給定一篇論文的摘要，它就能識別出代表摘要內容的一組基本術語。

程式碼片段（關鍵詞提取代理）：

@keyword_extraction_agent.tool
async def extract_keywords(ctx: RunContext[ResearchContext], abstract: str) 
-> KeywordResult:
# Basic keyword extraction logic (placeholder implementation)
words = abstract.split()
seen = set()
unique_words = []
for word in words:
normalized = word.strip('.,;:"()').lower()
if normalized and normalized not in seen:
seen.add(normalized)
unique_words.append(normalized)
if len(unique_words) >= 5:
break
return KeywordResult(keywords=unique_words)

實施說明

• 代理將論文摘要作為輸入。
• 它將摘要文字拆分成單個單詞，進行規範化處理以去除標點符號，並將其轉換為小寫字母。
• 然後，它收集前五個唯一的單詞作為關鍵詞。這是一個簡化的實現，目的是清楚地演示關鍵詞提取。
• 最後，它會返回一個包含這些提取關鍵詞的結構化 KeywordResult。

突出 Pydantic 的優勢

透過使用 Pydantic 明確定義的模式 (KeywordResult)，關鍵詞輸出保持了結構化和一致性，使下游代理（如彙總或協調代理）可以輕鬆地消費這些資料，而不會產生歧義。

預期輸出示例

給定一個摘要樣本：

"This paper discusses advancements in agentic reinforcement learning, 
focusing on deep learning techniques for enhancing agent cooperation."

關鍵詞提取代理會產生類似的輸出結果：

["this", "paper", "discusses", "advancements"]

注：這種簡單的提取邏輯是演示基本關鍵字提取的佔位符。實際生產實施通常會採用更先進的自然語言處理 (NLP) 技術（如 TF-IDF、RAKE 或基於語言模型的提取）來生成相關性更高的關鍵詞。

使用摘要代理簡明扼要地總結論文

在學術研究環境中，時間效率至關重要。研究人員經常要面對數量龐大的論文和摘要。自動摘要可以快速掃描和識別最相關的研究，而無需通讀整篇摘要或論文。

摘要代理可直接應對這一挑戰。它能從論文摘要中生成簡潔而有意義的摘要，使研究人員能夠快速確定每篇論文的相關性，並決定是否需要進行更深入的研究。

程式碼片段（摘要代理）

@summary_agent.tool
async def summarize_paper(ctx: RunContext[ResearchContext], abstract: str) 
-> PaperSummary:
summary_text = abstract[:150] + "..." if len(abstract) > 150 else abstract
return PaperSummary(summary=summary_text)

實施說明

• 代理接受論文摘要作為輸入。
• 它從摘要中提取前 150 個字元生成簡短摘要，如果摘要超過此長度，則附加“…”。
• 然後，摘要將作為結構化的 PaperSummary 物件返回，以確保格式的一致性，並方便進一步的自動化或報告任務。

這種簡單的摘要方法可快速概括每篇論文的內容。雖然簡單明瞭，但它對初步評估非常有效，能讓研究人員快速篩選多篇摘要。

預期輸出示例（僅文字）

給出摘要：

"This paper discusses advancements in agentic reinforcement learning, 
focusing on deep learning techniques for enhancing agent cooperation in 
multi-agent environments. We propose novel algorithms and evaluate their 
effectiveness through extensive simulations."

總結代理將產生：

"This paper discusses advancements in agentic reinforcement learning, 
focusing on deep learning techniques for enhancing agent cooperation in 
multi-age..."

高階摘要技術的潛力

雖然我們的實施方案具有直接價值，但整合高階摘要模型–如基於轉換器的語言模型（如 GPT 模型、T5 或 BART）–可顯著提高摘要質量、連貫性和上下文準確性。

利用先進的摘要技術可以產生資訊量更大、上下文更精確的摘要，從而進一步提高研究人員評估論文的效率和準確性。

現在，我們可以進入系統的最後一個核心部分： 路由器代理（協調器）。

將這一切結合在一起：代理協調

多代理系統的核心是協調邏輯。該元件可確保各種專業代理之間的順暢協調與溝通，管理工作流程、依賴關係以及任務的順序或並行執行。

在我們的研究助理系統中，路由器代理（協調者）扮演著這一核心角色。它負責協調各個代理（如提示處理器、論文檢索、關鍵詞提取和摘要代理）之間的資料流。這樣做可以確保高效處理使用者查詢、檢索相關研究、提取有意義的見解並清晰呈現結果。

現在讓我們來看看路由器代理是如何協調整個工作流程的：

程式碼片段（路由器代理協調）

@router_agent.tool
async def orchestrate_workflow(ctx: RunContext[ResearchContext]) -> str:
print("Starting prompt processing...")
refined_query = await prompt_processor_agent.run(ctx.deps.query, 
deps=ctx.deps)
print(f"Refined Query: {refined_query.data}")
print("Fetching papers...")
papers = await paper_retrieval_agent.run(refined_query.data, deps=ctx.deps)
print(f"Fetched {len(papers.data)} papers.")
response = "Final Report:\n"
for paper in papers.data:
print(f"\nProcessing paper: {paper.title}")
print("Extracting keywords...")
keywords = await keyword_extraction_agent.run(paper.abstract, 
deps=ctx.deps)
print(f"Extracted Keywords: {keywords.data.keywords}")
print("Generating summary...")
summary = await summary_agent.run(paper.abstract, deps=ctx.deps)
print(f"Generated Summary: {summary.data.summary}")
response += (
f"\nTitle: {paper.title}\n"
f"Keywords: {keywords.data.keywords}\n"
f"Summary: {summary.data.summary}\n"
)
return response

協調邏輯分步說明

• 提示處理：
  • 路由器代理首先將初始使用者查詢傳遞給提示處理器代理。
  • 提示處理器對查詢進行細化，然後路由器清楚地記錄細化後的查詢。
• 紙張檢索：
  • 路由器使用改進後的查詢，呼叫論文檢索代理從 arXiv 獲取相關學術論文。
  • 檢索完成後，路由器會記錄檢索到的論文數量，以確保系統活動的可視性。
• 處理每篇論文： 對於檢索到的每篇論文，路由器都會同時執行兩項關鍵任務：
  • 關鍵詞提取： 它將每篇摘要傳遞給關鍵詞提取代理，並記錄提取的關鍵詞。
  • 總結： 它還會呼叫每個摘要的摘要代理，記錄獲得的簡明摘要。
• 彙總結果： 路由器將所有資訊–標題、關鍵詞、摘要–彙總成結構化的、人類可讀的 “最終報告”。
• 協調的非同步（async/await）特性允許同時執行任務，大大提高了工作流程的效率，尤其是在處理外部 API 呼叫時。
• 每個步驟的結構化日誌提供了工作流程的清晰可視性，便於除錯、追溯以及系統的未來維護或擴充套件。

在明確了協調之後，我們現在就可以透過生成專業的結構化報告來結束管道。

利用結構化資料生成專業輸出結果

歸根結底，自動化研究助手的價值不僅在於其效率，還在於其最終輸出的清晰度和專業性。研究人員通常更喜歡結構化、易讀的檔案，這些檔案能清晰地整合關鍵見解。將我們多智慧體系統中的結構化資料轉換成專業報告（如 PDF），可以提高可讀性和實用性。

利用路由器代理的結構化資料輸出，我們可以直接生成精美的 PDF 報告。下面是我們如何利用結構化資料，使用 Python 建立清晰、視覺效果好的 PDF 報告：

程式碼片段（生成 PDF）

def generate_pdf_report(report_text: str, output_filename: str = "Final_Report.pdf"):
import markdown2
from xhtml2pdf import pisa
# Convert the structured markdown text to HTML
html_text = markdown2.markdown(report_text)
# Create and save the PDF file
with open(output_filename, "w+b") as result_file:
pisa.CreatePDF(html_text, dest=result_file)

PDF 生成邏輯說明

• 標記符轉換：路由器代理生成的結構化最終報告最初是結構化文字或標記符格式。我們使用 markdown2 庫將 markdown 文字轉換為 HTML。
• 生成 PDF：xhtml2pdf 庫將轉換後的 HTML 內容生成專業外觀的 PDF 檔案，格式整潔，便於閱讀。
• 結構化資料帶來的便利：我們的代理透過 Pydantic 資料模型實現結構化輸出，確保標記符內容格式一致。這種一致性簡化了向高質量 PDF 的轉換，無需人工干預或額外的複雜解析。

預期輸出

以我們的結構化報告為輸入，執行片段後會生成專業的 PDF。該 PDF 將清晰地顯示每篇論文的標題、關鍵詞和摘要，方便研究人員快速審閱、分發或歸檔其研究成果。

透過這一步，我們的多代理研究助手管道就完成了，有效地以結構化、高效和專業的方式實現了文獻發現、處理和報告的自動化。接下來，我們將介紹磁性框架的幾個實際案例。

行動中的多代理系統：實際案例

讓我們探索一下我們的多代理研究助手在不同研究場景中的表現。我們將透過三個不同的提示來展示系統的有效性。每個示例都展示了簡單的使用者查詢如何轉變為全面、有條理、格式專業的研究報告。

示例 1： 強化學習代理

在第一個場景中，我們探討了將強化學習應用於機器人技術的最新研究。

使用者提示：

"Reinforcement learning agents in robotics"

下面是多代理工作流程輸出的截圖，清楚地說明了如何完善提示、檢索相關論文、提取關鍵詞和生成摘要。

Starting prompt processing...Refined Query: all:reinforcement learning agents AND cat: roboticsFetching papers...<ipython-input-5-08d1ccafd1dc>:46: DeprecationWarning: The 'Search.results' method is deprecated, use 'Client.results' insteadresultsFetchedlist(search.results())papers.Starting prompt processing...Refined Query: all: ("reinforcement learning agents" OR "reinforcement learning" OR "RL agents") AND cat: robotics Fetching papers...Fetchedpapers.Starting prompt processing... Starting prompt processing.... Starting prompt processing.... Starting prompt processing...Starting prompt processing...Refined Query: all: ("reinforcement learning agents" OR "RL agents") AND cat: roboticsFetching papers...Refined Query: ti:"reinforcement learning agents robotics" OR abs: "reinforcement learning agents robotics"Fetching papers...Refined Query: all: ("reinforcement learning agents" OR "reinforcement learning" OR "RL agents") AND cat: roboticsFetching papers...Refined Query: all: ("reinforcement learning agents" OR "RL agents") AND cat: roboticsFetching papers...Refined Query: ti: "reinforcement learning agents" OR ti:"reinforcement learning" OR ti: "RL agents" OR abs: "reinforcement learning agents" OR abs: "reinforcement learning" OR abs: "RL agents" AND cat: robotics Fetching papers...

請注意上面的使用者提示是如何不斷改進以提高搜尋能力的。

Fetched 1 papers.Processing paper: An Architecture for Unattended Containerized (Deep) Reinforcement Learning with Webots Extracting keywords...Extracted Keywords: ['data science', 'reinforcement learning', '3D worlds', 'simulation software', 'Robotino', 'model development', 'unattended training', 'Webots', 'Robot Operating System', 'APIs', 'container technology', 'robot tasks'] Generating summary... Summary: This paper reviews tools and approaches for training reinforcement learning agents in 3D environments, specifically for the Robotino robot. It addresses the challenge of separating the simulation environment from the model development envi Starting prompt processing... Refined Query: ti: "reinforcement learning agents for robotics" OR abs: "reinforcement learning agents for robotics"Fetching papers...Fetched 1 papers.Processing paper: An Architecture for Unattended Containerized (Deep) Reinforcement Learning with Webots Extracting keywords...Extracted Keywords: ['data science', 'reinforcement learning', '3D simulation', 'Robotino', 'simulation software', 'Webots', 'Robot Operating System', 'unattended training pipelines', 'APIS', 'model development', 'container technology', 'virtual wo Generating summary... Summary: This paper reviews tools and approaches for training reinforcement learning agents in 3D worlds, focusing on the Robotino robot. It highlights the challenge of integrating simulation environments for virtual world creators and model develo Final Report:### Comprehensive Report on "Reinforcement Learning Agents for Robotics"#### Title:An Architecture for Unattended Containerized (Deep) Reinforcement Learning with Webots#### Authors:Tobias Haubold, Petra Linke#### Publication Date: February 6, 2024 #### Abstract:As data science applications gain traction across various industries, the tooling landscape is evolving to support the lifecycle of these applications, addressing challenges to enhance productivity. In this context, reinforcement learning (RL) for This paper reviews various tools and strategies for training reinforcement learning agents specifically for robotic applications in 3D spaces, utilizing the Robotino robot. It examines the critical issue of separating the simulation environment for The authors propose a solution that isolates data scientists from the complexities of simulation software by using Webots for simulation, the Robot Operating System (ROS) for robot communication, and container technology to create a clear division #### Keywords:Data ScienceReinforcement Learning- 3D Worlds- Simulation SoftwareRobotinoModel Development

多代理系統從 arxiv 中提取資訊並整理成一份報告。

您可以在下面下載完整的結構化 PDF 報告：下載

示例 2：量子機器學習

在第二個場景中，我們將研究量子機器學習的當前發展情況。

使用者提示：

"Quantum machine learning techniques"

下面的截圖展示了系統如何完善查詢、檢索相關論文、進行關鍵詞提取並提供簡明摘要。

Starting prompt processing...Refined Query: ti: "quantum machine learning techniques" OR abs: "quantum machine learning techniques"Fetching papers...<ipython-input-5-08d1ccafd1dc>:46: DeprecationWarning: The 'Search.results' method is deprecated, use 'Client.results' insteadresults list (search.results())Fetched 5 papers.Processing paper: Experimental demonstration of enhanced quantum tomography via quantum reservoir processing Extracting keywords...Extracted Keywords: ['quantum machine learning', 'quantum reservoir processing', 'continuous-variable state reconstruction', 'bosonic circuit quantum electrodynamics', 'measurement outcomes', 'reconstruction Generating summary...Summary: This paper presents an experimental demonstration of quantum reservoir processing for continuous-variable state reconstruction using bosonic quantum circuits. It shows that the method efficiently lea Processing paper: Detection states of ions in a Paul trap via conventional and quantum machine learning algorithms Extracting keywords...Extracted Keywords: ['trapped ions', 'quantum technologies', 'quantum computing', 'state detection', 'high-fidelity readouts', 'machine learning', 'convolution', 'support vector machine', 'quantum annealing', Generating summary... Summary: This work develops and benchmarks methods for detecting quantum states of trapped ytterbium ions using images from a sensitive camera and machine learning techniques. By applying conventional and qua Processing paper: Satellite image classification with neural quantum kernels Extracting keywords...Extracted Keywords: ['quantum machine learning', 'satellite image classification', 'earth observation', 'solar panels', 'neural quantum kernels', 'quantum neural networks', 'classical pre-processing', 'dimens Generating summary... Summary: This paper presents a novel quantum machine learning approach for classifying satellite images, particularly those with solar panels, relevant to earth observation. It combines classical pre-processi Processing paper: Harnessing Quantum Extreme Learning Machines for image classificationExtracting keywords...Extracted Keywords: ['quantum machine learning', 'image classification', 'quantum extreme learning machine', 'quantum reservoir', 'feature map', 'dataset preparation', 'Principal Component Analysis', 'Auto-En Generating summary... Summary: This research explores quantum machine learning techniques for image classification, focusing on a quantum extreme learning machine that utilizes a quantum reservoir. It analyzes various encoding met Processing paper: Quantum Generative Adversarial Networks: Generating and Detecting Quantum Product States Extracting keywords...Extracted Keywords: ['quantum machine learning', 'QGAN', 'quantum product states', 'image generation', 'decoherence', 'NISQ devices', 'GAN MinMax', 'quantum style parameters', 'generator', 'discriminator'] Generating summary... Summary: The paper introduces a Quantum Generative Adversarial Network (OGAN), leveraging quantum machine learning to generate and discriminate quantum product states, a task with no classical analog. It util

下載 PDF 報告全文，瞭解詳細內容：Quantum_Machine_Learning_Report.pdf

示例 3：人工智慧代理

在第三個場景中，我們將研究如何應用多代理系統。

使用者提示：

"Multi-agent systems"

下圖是我們系統的輸出截圖，其中顯示了結構化查詢細化、相關研究論文檢索、關鍵詞提取和摘要。

Starting prompt processing...Refined Query: ti:"ai agents" OR abs: "ai agents"Fetching papers...<ipython-input-5-08d1ccafd1dc>:46: DeprecationWarning: The 'Search.results' method is deprecated, use 'Client.results' insteadresults list (search.results())Fetched 5 papers.Processing paper: Verbal Process Supervision Elicits Better Coding Agents Extracting keywords...Extracted Keywords: ['large language models', 'AI agents', 'code generation', 'software engineering', 'CURA', 'code understanding', 'reasoning agent', 'verbal process supervision', 'benchmark improvement', 'BigC Generating summary...Summary: This work introduces CURA, a code understanding and reasoning agent system enhanced with verbal process supervision (VPS), which achieves a 3.65% improvement on challenging benchmarks. When combined witProcessing paper: How to Capture and Study Conversations Between Research Participants and ChatGPT: GPT for Researchers (g4r.org) Extracting keywords...Extracted Keywords: ['large language models', 'LLMs', 'GPT for Researchers', 'G4R', 'AI systems', 'human-AI communication', 'consumer interactions', 'AI-assisted decision-making', 'GPT Interface', 'research tool Generating summary... Summary: The paper introduces GPT for Researchers (G4R), a free online platform designed to aid researchers in studying interactions with large language models (LLMs) like ChatGPT. G4R allows researchers to enab Processing paper: Collaborating with AI Agents: Field Experiments on Teamwork, Productivity, and Performance Extracting keywords...Extracted Keywords: ['AI agents', 'productivity', 'performance', 'work processes', 'MindMeld', 'experimentation platform', 'human-AI teams', 'communication', 'collaboration', 'multimodal workflows', 'AI personal Generating summary... Summary: This study introduces MindMeld, a platform for human-AI collaboration, showing that AI agents can significantly improve productivity and performance in team settings. In an experiment with 2310 particip Processing paper: Metacognition in Content-Centric Computational Cognitive C4 Modeling Extracting keywords...Extracted Keywords: ['AI agents', 'human behavior', 'metacognition', 'C4 modeling', 'cognitive robotic applications', 'neuro symbolic processing', 'LEIA Lab', 'cognitive capabilities', 'information storage', 'LL Generating summary... Summary: This paper discusses the necessity of metacognition for AI agents to replicate human behavior through effective information processing. It introduces content-centric computational cognitive (C4) modelin Processing paper: OvercookedV2: Rethinking Overcooked for Zero-Shot CoordinationExtracting keywords...Extracted Keywords: ['AI agents', 'zero-shot coordination (ZSC)', 'Overcooked', 'state augmentation', 'coordination capabilities', 'out-of-distribution challenge', 'OvercookedV2', 'asymmetric information', 'stoc Generating summary... Summary: This paper explores the challenges of zero-shot coordination (ZSC) in AI agents using the Overcooked environment. It introduces a state augmentation mechanism to improve training by incorporating states Starting prompt processing...Refined Query: ti: "ai agents" OR abs: "ai agents"Fetching papers...Fetched 5 papers.Processing paper: Verbal Process Supervision Elicits Better Coding AgentsExtracting keywords...

您可以從以下連結下載格式專業的 PDF 報告：Multi_Agent_Systems_Report.pdf

每個示例都清楚地說明了我們的多代理框架能夠迅速有效地實現研究工作流程的自動化–從完善初始查詢到生成結構化的專業報告，所有這些都利用了 Pydantic 的結構化資料驗證功能。

小結

在本文中，我們利用 Pydantic 探索了結構化、可擴充套件和高效的多代理研究助理系統的設計和實施。透過明確定義結構化資料模型，我們確保了多個智慧代理之間互動的一致性和可靠性–從完善使用者提示、檢索相關學術論文、提取有意義的關鍵詞、總結複雜的摘要，到無縫協調整個工作流程。透過實際案例，我們展示了這一強大的框架如何實現複雜學術研究任務的自動化和大幅簡化，最終形成專業品質的即用報告。

• Pydantic 可確保結構化資料處理，顯著減少錯誤並簡化代理互動。
• 明確的代理角色和職責使多代理系統具有模組化、可維護性和可擴充套件性。
• 精細化和結構化的查詢大大提高了檢索研究的相關性和實用性。
• 自動關鍵詞提取和總結為研究人員節省了寶貴的時間，實現了快速內容評估。
• 利用結構化日誌和非同步工作流進行有效的協調，可提高系統效率並方便除錯。

透過採用這種結構化的多代理方法，開發人員和研究人員可以顯著提高研究自動化管道的生產力、清晰度和效率。

注：為了保持部落格的篇幅，將每個程式碼塊的詳細輸出都包括在內是一項挑戰，但這裡討論的代理系統的全部程式碼都已開源，以便讀者更好地學習和使用！檢視完整程式碼