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EvoMap

EvoMap/AutoResearch

AI/ML 연구 아이디어를 실험 계획, 코드 작성, 실행, 독립 검토를 거쳐 논문 작성용 근거 자료로 만드는 오픈소스 에이전트 워크플로입니다.

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2개월 전

어떤 프로젝트인가요?

AutoResearch는 AI 및 머신러닝 연구를 위한 에이전트 워크플로입니다. 사용자가 제공한 연구 아이디어에서 시작하거나, 최신 논문과 커뮤니티 논의, 오픈소스 동향을 바탕으로 후보 연구 방향을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 실험 계획, 구현, 검토, 실행, 결과 분석, 독립 평가를 차례로 진행합니다.

파이프라인은 상태를 저장하며 복구할 수 있습니다. 계획, 코드, 실행 로그, 지표, 실패 원인, 비평 보고서, 블라인드 리뷰를 디스크에 기록하므로 연구자가 과정을 살펴보거나 직접 이어받아 진행하거나 중단할 수 있습니다. 아이디어 생성 단계에서는 교차 검토를 위해 최소 세 개의 서로 다른 모델을 사용하고, 본격적인 실험에 앞서 파일럿 실행으로 실현 가능성을 확인합니다.

프로젝트는 하나의 로컬 provider 파일에서 역할별로 하나 이상의 호환 모델 엔드포인트를 지정하도록 구성됩니다. 실행 단계는 Bun 기반 런타임과 함께 Claude Code CLI에서 동작하며, 아이디어 생성에 반영할 사용자가 작성한 지식 베이스 파일도 지원합니다.

핵심 기능

  • 01최신 논문과 커뮤니티 동향을 바탕으로 연구 방향을 생성하거나 사용자가 제공한 아이디어에서 시작합니다.
  • 02아이디어 생성 중 교차 검토에 최소 세 개의 서로 다른 모델을 사용합니다.
  • 03계획, 코드, 큐, 로그, 결론을 저장해 장시간 실행되는 실험을 중단 후 재개할 수 있습니다.
  • 04전체 실험으로 확장하기 전에 비용이 적게 드는 파일럿을 실행합니다.
  • 05비평 보고서와 블라인드 리뷰를 기록하고 부정적인 결과도 보존합니다.

활용 사례

  • 막연한 AI 연구 관심사를 검토를 거친 테스트 가능한 실험 계획으로 구체화하기.
  • 중단 후 재개해야 하는 장시간 머신러닝 실험 실행하기.
  • 논문을 쓰기 전에 추적 가능한 근거 자료를 구성하기.
  • 자동화된 연구 프로세스가 어떤 과정을 거쳐 결론에 도달했는지 감사하기.

빠른 시작

  1. 1

    저장소를 클론합니다

    git clone https://github.com/EvoMap/AutoResearch.git
  2. 2

    프로젝트 디렉터리로 이동해 환경 설정 스크립트를 실행합니다

    cd AutoResearch && bash scripts/bringup.sh
  3. 3

    로컬 설정 파일을 만들고 API 키와 모델 설정을 추가한 다음 API를 테스트합니다

  4. 4

    기본 엔트리포인트를 사용해 연구 아이디어를 생성합니다

    .venv/bin/python idea_generation.py

사용 전 알아둘 점

  • 모델 서비스의 API 키가 필요하며 API 사용 요금이 발생할 수 있습니다.
  • 아이디어를 실행하려면 공식 Claude Code CLI, Bun, Ralph Loop 플러그인도 필요합니다.
  • 실험에 GPU, 데이터, 디스크 리소스가 필요할 수 있으며, 이러한 리소스는 직접 준비해야 합니다.
  • README에는 시스템이 모든 결론의 정확성을 보장할 수 없다고 명시되어 있습니다.

포함된 컬렉션

오픈소스 AI 에이전트 프레임워크와 앱

토픽

#ai-research#llm#agents#machine-learning#experiment-automation#multi-model#paper-writing

자주 묻는 질문

AutoResearch은(는) 무엇인가요?
AI/ML 연구 아이디어를 실험 계획, 코드 작성, 실행, 독립 검토를 거쳐 논문 작성용 근거 자료로 만드는 오픈소스 에이전트 워크플로입니다. AutoResearch는 AI 및 머신러닝 연구를 위한 에이전트 워크플로입니다. 사용자가 제공한 연구 아이디어에서 시작하거나, 최신 논문과 커뮤니티 논의, 오픈소스 동향을 바탕으로 후보 연구 방향을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 실험 계획, 구현, 검토, 실행, 결과 분석, 독립 평가를 차례로 진행합니다.
AutoResearch은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
AutoResearch은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
AutoResearch은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
6개월 이내 업데이트. AutoResearch의 마지막 커밋은 2026년 9월 16일입니다.
AutoResearch은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
막연한 AI 연구 관심사를 검토를 거친 테스트 가능한 실험 계획으로 구체화하기. 중단 후 재개해야 하는 장시간 머신러닝 실험 실행하기. 논문을 쓰기 전에 추적 가능한 근거 자료를 구성하기. 자동화된 연구 프로세스가 어떤 과정을 거쳐 결론에 도달했는지 감사하기.
AutoResearch는 어떻게 설치하나요?
저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/EvoMap/AutoResearch.git 프로젝트 디렉터리로 이동해 환경 설정 스크립트를 실행합니다: cd AutoResearch && bash scripts/bringup.sh 로컬 설정 파일을 만들고 API 키와 모델 설정을 추가한 다음 API를 테스트합니다 기본 엔트리포인트를 사용해 연구 아이디어를 생성합니다: .venv/bin/python idea_generation.py
AutoResearch은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/EvoMap/AutoResearch

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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