shuxiachai/academic-commercialization-agent

¿Qué es?

Funciones clave

• 01Convierte un artículo de investigación en PDF o un tema en una evaluación de comercialización con puntuación.
• 02Evalúa TRL, MRL, solidez de las patentes, accesibilidad del mercado y confianza en la evidencia.
• 03Cada afirmación se vincula a los ID de las fuentes registradas e incluye advertencias sobre su fiabilidad.
• 04Las ejecuciones interrumpidas se reanudan desde puntos de control validados como nuevas ejecuciones vinculadas.
• 05Exporta informes en Markdown o PDF y admite el trazado opcional con OpenTelemetry.
• 06Funciona con modelos de Qwen, DeepSeek, Anthropic u OpenAI, y con búsquedas de Tavily o Serper.

Casos de uso

• Evaluar inicialmente investigaciones universitarias para oficinas de licencias o transferencia de tecnología.
• Obtener una primera perspectiva, con fuentes citadas, sobre el grado de preparación y el panorama de patentes de una tecnología emergente.
• Estudiar cómo se estructura, evalúa y compara con otros sistemas un pipeline multiagente con LLM.

Inicio rápido

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   Clona el repositorio

   git clone https://github.com/shuxiachai/academic-commercialization-agent.git
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   Entra en el directorio del proyecto

   cd academic-commercialization-agent
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   Instala las dependencias con uv (Python 3.11 o 3.12)

   uv sync
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   Copia .env.example a .env y añade tus propias claves de API de LLM y búsqueda; después, inicia el servidor

   uv run uvicorn api.main:app --reload

Antes de usarlo

• !El análisis real implica costes por el uso de proveedores de LLM y búsqueda de pago, que deberás cubrir con tus propias claves.
• !Las puntuaciones son indicadores aproximados; el README señala que, en una comprobación con datos reservados, se subestimó el TRL de tecnologías maduras.
• !Los informes solo sirven para la selección inicial de investigaciones, no para una diligencia debida técnica, legal, de inversión o de libertad de operación.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es academic-commercialization-agent?

Pipeline multiagente con LLM que convierte un artículo de investigación o un tema en una evaluación citada de preparación tecnológica, patentes, mercado y riesgos. Este proyecto recibe un artículo de investigación (PDF) o un tema y genera un informe de evaluación inicial para su comercialización. Primero, código determinista recupera y valida las fuentes y las guarda en un registro inmutable; luego, seis etapas con LLM analizan únicamente esas fuentes. La evaluación abarca TRL, MRL, solidez de las patentes, accesibilidad del mercado y confianza en la evidencia; el total ponderado se calcula mediante código, no con el modelo.

¿academic-commercialization-agent es gratuito? ¿Qué licencia tiene?

academic-commercialization-agent es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.

¿academic-commercialization-agent sigue mantenido?

Mantenimiento activo. El último commit de academic-commercialization-agent fue el 5 nov 2026.

¿Para qué puedo usar academic-commercialization-agent?

Evaluar inicialmente investigaciones universitarias para oficinas de licencias o transferencia de tecnología. Obtener una primera perspectiva, con fuentes citadas, sobre el grado de preparación y el panorama de patentes de una tecnología emergente. Estudiar cómo se estructura, evalúa y compara con otros sistemas un pipeline multiagente con LLM.

¿Cómo se instala academic-commercialization-agent?

Clona el repositorio: git clone https://github.com/shuxiachai/academic-commercialization-agent.git Entra en el directorio del proyecto: cd academic-commercialization-agent Instala las dependencias con uv (Python 3.11 o 3.12): uv sync Copia .env.example a .env y añade tus propias claves de API de LLM y búsqueda; después, inicia el servidor: uv run uvicorn api.main:app --reload

¿Dónde consigo academic-commercialization-agent?

El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/shuxiachai/academic-commercialization-agent