shuxiachai/academic-commercialization-agent

O que é?

Recursos principais

• 01Transforma um artigo em PDF ou um tema de pesquisa em uma avaliação pontuada de potencial de comercialização.
• 02Avalia TRL, MRL, força das patentes, acessibilidade do mercado e confiança nas evidências.
• 03Cada afirmação está vinculada a IDs de fontes cadastradas, com alertas de confiabilidade.
• 04Execuções interrompidas podem ser retomadas a partir de checkpoints validados, como novas execuções vinculadas às anteriores.
• 05Exporta relatórios como Markdown ou PDF e oferece suporte opcional a tracing com OpenTelemetry.
• 06Funciona com modelos Qwen, DeepSeek, Anthropic ou OpenAI e com as ferramentas de busca Tavily ou Serper.

Casos de uso

• Fazer a triagem de pesquisas universitárias para escritórios de licenciamento ou transferência de tecnologia.
• Obter uma primeira visão, com fontes citadas, da prontidão e do panorama de patentes de uma tecnologia emergente.
• Estudar a estrutura, a avaliação e o benchmarking de um pipeline de LLM multiagente.

Início rápido

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   Clone o repositório

   git clone https://github.com/shuxiachai/academic-commercialization-agent.git
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   Acesse o diretório do projeto

   cd academic-commercialization-agent
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   Instale as dependências com uv (Python 3.11 ou 3.12)

   uv sync
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   Copie .env.example para .env e adicione suas próprias chaves de API de LLM e de busca; em seguida, inicie o servidor

   uv run uvicorn api.main:app --reload

Antes de usar

• !A análise real gera custos pelo uso de provedores pagos de LLM e busca, que devem ser cobertos com suas próprias chaves.
• !As pontuações são indicadores aproximados; o README relata que, em uma verificação com dados reservados, o TRL de tecnologias maduras foi subestimado.
• !Os relatórios servem apenas para a triagem inicial de pesquisas, não para due diligence técnica, jurídica, de investimento ou de liberdade de operação.

Em coleções

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é academic-commercialization-agent?

Pipeline de LLM multiagente que transforma um artigo ou tema de pesquisa em um scorecard com fontes citadas sobre prontidão tecnológica, patentes, mercado e riscos. Este projeto recebe um artigo de pesquisa (PDF) ou um tema e gera um relatório de triagem para comercialização. Primeiro, código determinístico busca e valida as fontes em um registro congelado; em seguida, seis etapas com LLM analisam apenas essas fontes. O scorecard abrange TRL, MRL, força das patentes, acessibilidade do mercado e confiança nas evidências. A pontuação ponderada é calculada pelo código, não pelo modelo.

academic-commercialization-agent é gratuito? Qual é a licença?

academic-commercialization-agent é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

academic-commercialization-agent ainda é mantido?

Manutenção ativa. O último commit de academic-commercialization-agent foi em 5 de nov. de 2026.

Para que posso usar academic-commercialization-agent?

Fazer a triagem de pesquisas universitárias para escritórios de licenciamento ou transferência de tecnologia. Obter uma primeira visão, com fontes citadas, da prontidão e do panorama de patentes de uma tecnologia emergente. Estudar a estrutura, a avaliação e o benchmarking de um pipeline de LLM multiagente.

Como instalar academic-commercialization-agent?

Clone o repositório: git clone https://github.com/shuxiachai/academic-commercialization-agent.git Acesse o diretório do projeto: cd academic-commercialization-agent Instale as dependências com uv (Python 3.11 ou 3.12): uv sync Copie .env.example para .env e adicione suas próprias chaves de API de LLM e de busca; em seguida, inicie o servidor: uv run uvicorn api.main:app --reload

Onde consigo academic-commercialization-agent?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/shuxiachai/academic-commercialization-agent