shuxiachai/academic-commercialization-agent

Что это?

Ключевые возможности

• 01Преобразует научную статью в PDF или тему исследования в оценку коммерческого потенциала с баллами.
• 02Оценивает TRL, MRL, силу патентной защиты, доступность рынка и достоверность доказательств.
• 03Каждое утверждение связано с ID источника из реестра и снабжено предупреждениями о надежности.
• 04Прерванное выполнение можно продолжить с проверенной контрольной точки, создав новый связанный запуск.
• 05Экспортирует отчеты в Markdown или PDF; поддерживает необязательную трассировку OpenTelemetry.
• 06Работает с моделями Qwen, DeepSeek, Anthropic и OpenAI, а для поиска — с Tavily или Serper.

Сценарии использования

• Первичная оценка университетских исследований для отделов лицензирования и трансфера технологий.
• Получение предварительного обзора готовности и патентного ландшафта новой технологии со ссылками на источники.
• Изучение структуры, оценки и бенчмаркинга многоагентного конвейера на базе LLM.

Быстрый старт

1. 1

   Клонируйте репозиторий

   git clone https://github.com/shuxiachai/academic-commercialization-agent.git
2. 2

   Перейдите в каталог проекта

   cd academic-commercialization-agent
3. 3

   Установите зависимости с помощью uv (Python 3.11 или 3.12)

   uv sync
4. 4

   Скопируйте .env.example в .env, добавьте собственные ключи API для LLM и поиска, затем запустите сервер

   uv run uvicorn api.main:app --reload

Что важно знать

• !Реальный анализ предполагает платное использование провайдеров LLM и поиска; расходы необходимо покрывать собственными ключами.
• !Оценки — лишь приблизительные показатели. В README сообщается, что при проверке на отложенной выборке TRL зрелых технологий занижался.
• !Отчёты подходят только для первичного отбора исследований, а не для технической, юридической или инвестиционной комплексной проверки либо проверки свободы использования.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое academic-commercialization-agent?

Многоагентный конвейер на базе LLM превращает научную статью или тему в оценочную карту с источниками по готовности технологии, патентам, рынку и рискам. Проект принимает научную статью в PDF или тему и формирует отчет для первичной оценки коммерциализации. Сначала детерминированный код находит и проверяет источники, сохраняя их в неизменяемом реестре; затем шесть этапов с LLM анализируют только эти источники. Оценочная карта охватывает TRL, MRL, силу патентной защиты, доступность рынка и достоверность доказательств, а итоговый взвешенный балл вычисляет код, а не модель.

academic-commercialization-agent можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

academic-commercialization-agent распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

academic-commercialization-agent всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в academic-commercialization-agent — 6 нояб. 2026 г..

Для чего можно использовать academic-commercialization-agent?

Первичная оценка университетских исследований для отделов лицензирования и трансфера технологий. Получение предварительного обзора готовности и патентного ландшафта новой технологии со ссылками на источники. Изучение структуры, оценки и бенчмаркинга многоагентного конвейера на базе LLM.

Как установить academic-commercialization-agent?

Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/shuxiachai/academic-commercialization-agent.git Перейдите в каталог проекта: cd academic-commercialization-agent Установите зависимости с помощью uv (Python 3.11 или 3.12): uv sync Скопируйте .env.example в .env, добавьте собственные ключи API для LLM и поиска, затем запустите сервер: uv run uvicorn api.main:app --reload

Где скачать academic-commercialization-agent?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/shuxiachai/academic-commercialization-agent