AMD

AMD科研AI Agent Laboratory深度剖析

一、LLM驱动下的全科研流程覆盖

文献综述环节

在文献综述阶段，不同角色有着明确职责与操作步骤。

对于PhD Student而言，利用arXiv API检索论文是关键操作。先是抓摘要，通过向API发送合适请求，获取论文摘要信息，快速了解核心内容与大致研究方向，以此筛选出与自身科研课题相关度高的论文。例如，设定关键词、学科领域等筛选条件，API会返回符合要求的论文摘要列表。

接着抓单篇全文，确定感兴趣的论文后，再次通过API或相应授权渠道获取单篇论文全文内容，这对深入研读论文、挖掘细节及后续引用等至关重要。

然后添加论文，将有价值的论文整理添加到自己的文献库中，便于后续随时查阅、对比分析以及作为科研工作参考依据。此过程常为迭代过程，随着研究深入，不断发现新相关论文并重复上述步骤，逐步完善文献综述内容。

Postdoc在这一环节更多起指导作用，帮助PhD Student确定合理检索关键词、筛选策略等，确保获取的文献质量高且覆盖范围全面，从宏观角度把控文献综述方向与深度，避免重要文献遗漏或过多无关文献干扰。

Professor则从整体科研项目目标出发，对文献综述最终成果进行审核，判断其能否为后续实验及整个科研工作提供坚实理论基础，是否涵盖领域经典研究及前沿动态等，提出修改意见，引导PhD Student和Postdoc进一步完善综述内容。

实验环节

计划制定

PhD Student与Postdoc共同协作制定实验计划。PhD Student基于前期文献综述结果，提出初步实验思路、假设及预期目标等，例如根据前人研究空白或争议点，构思想要通过实验验证的内容。

Postdoc凭借更丰富科研经验，对PhD Student的想法完善和细化，考虑实验可行性、可能遇到的问题以及如何设置合理对照组等，共同确定实验具体步骤、所需样本数量、实验周期等关键要素，形成完整的实验计划方案。

数据准备与实验运行

ML Engineer在这个阶段发挥重要作用，负责准备实验所需的数据。若为公开数据集，要确保其准确性、完整性以及版本适用性；若是自行采集的数据，要保证采集方法科学合理、数据质量可靠。

然后进行实验运行，在实验过程中，涉及mle – solver模块里多个子步骤。

在命令执行方面，按照预先设定好的实验流程，通过编写和输入相应命令，启动实验程序，让各实验环节有序开展，比如配置实验环境参数、调用相关算法模型等命令操作。

代码执行环节，确保实验所依赖的代码能正确无误运行，对代码进行调试、优化，处理可能出现的代码报错问题，保证实验顺利推进。

程序评分环节，依据设定的评价指标，对实验程序运行结果进行量化评分，例如模型的准确率、召回率等指标，直观了解实验初步效果。

自我反思环节，根据评分结果及实验过程中的各种表现，分析程序存在的不足，思考改进方向，比如是否需要调整算法参数、更换模型结构等。

性能稳定化环节，通过不断调整和优化，使实验程序的性能稳定在合理水平，确保后续实验结果具有可靠性和可重复性。

Postdoc在实验运行过程中要持续关注实验进展，对出现的问题及时提供指导意见，实验结束后，负责提交实验结果解释，从专业科研角度，解读实验数据反映的现象、与预期结果对比情况以及对整个科研问题的意义等，为后续报告撰写提供核心内容。

报告撰写阶段

在报告撰写阶段，paper – solver模块承担重要功能。

首先生成初始框架，依据前期文献综述以及实验结果，自动构建报告大致结构，包括引言、相关研究综述、实验方法、实验结果、讨论与结论等部分，为后续详细撰写提供清晰模板。

接着拓展文献，在已有文献综述基础上，进一步查找更多相关文献来丰富报告内容，增强报告说服力，比如补充一些最新的类似研究成果或对实验方法进行更深入对比分析的相关文献。

然后编辑报告，按照学术规范和逻辑要求，对各部分内容详细撰写、润色，确保语言表达准确、清晰，科研思路连贯，数据呈现合理等。

最后模拟评审，从审稿人角度对报告进行审核，检查是否存在逻辑漏洞、数据引用错误、方法描述不清等问题，提前发现并解决可能被审稿人质疑的地方，提高报告质量，使其更易被接受和认可。

二、与其他科研助理的研究成果对比

o1 – preview、o1 – mini、GPT – 4o对比

功能特点对比

o1 – preview可能在某些特定领域的文献检索和初步分析方面有优势，例如对于专业性较强、细分领域的文献，能快速定位并提供简洁摘要内容，帮助科研人员快速了解该领域部分研究情况，但在全流程覆盖以及深度整合方面相对较弱。

o1 – mini或许更侧重于小巧便捷，在一些简单的实验设计辅助和报告框架搭建上有一定作用，不过对于复杂实验流程以及大规模数据处理的实验支持不够完善。

GPT – 4o有着强大的语言生成能力，在文献综述阶段能生成较流畅、详细的内容综述，在报告撰写时也能给出较合理的语言表述建议，但在与具体科研实验环节的深度结合，比如像Agent Laboratory中针对实验数据处理、程序性能优化等方面的针对性功能相对欠缺。

研究成果呈现对比

从研究成果呈现来看，AMD的科研AI Agent Laboratory因一站式涵盖全科研流程，能生成相对完整、系统的科研成果，从最初的文献梳理到最终的高质量报告，各环节紧密相连，使最终呈现的科研成果逻辑严谨、数据支撑充分。

而o1 – preview、o1 – mini可能更多提供碎片化帮助，需科研人员自行整合各环节，最终成果的完整性和系统性依赖科研人员自身额外整合工作。

GPT – 4o虽然能在文字内容方面给予较好辅助，但在实验环节与最终成果的无缝对接上可能不如Agent Laboratory流畅，导致最终成果在实验数据与文字阐述的契合度等方面存在一定优化空间。

人工审稿与自动审稿的差异

人工审稿往往具有更强的专业性和深度理解能力，审稿人凭借深厚专业知识和科研经验，能从科研问题本质出发，对报告中的理论依据、实验设计合理性、结果分析的科学性等进行全面且深入的评判，发现隐藏较深的逻辑问题或创新性不足等情况。

然而，人工审稿也存在主观性较强、审稿效率相对较低等问题，不同审稿人的评判标准可能存在差异，且面对大量稿件时，审稿周期可能较长。

自动审稿则可快速依据预设规则和指标，对报告的格式规范、基本逻辑结构、数据引用准确性等方面进行检查，能在短时间内给出初步反馈，效率较高。但自动审稿对于一些需深度专业理解、创新性评价等方面可能存在局限性，很难像人工审稿那样从科研深层次角度全面考量。

三、提升研究效果的技巧

撰写详细笔记

在整个科研过程中，无论是文献综述阶段阅读论文时，还是实验过程中记录各种数据、现象及思考等，撰写详细笔记都非常重要。详细笔记可帮助科研人员梳理思路，方便后续回顾和总结，例如撰写报告时能快速准确找到相应的数据来源和实验细节，也有助于遇到问题时追溯过程，找到问题所在并改进。

使用强大模型

选择合适且强大的人工智能模型，像在文献综述中可利用其强大的自然语言处理能力更精准地提取论文关键信息，在报告撰写时借助其语言生成能力优化表述。不同模型在不同科研环节各有优势，科研人员需根据具体需求筛选和组合使用，以提升整体科研效率和质量。

检查点恢复工作进度功能

在实验及整个科研过程中，难免遇到各种意外情况导致工作中断，利用‘检查点恢复工作进度’功能，可及时保存当前工作状态，后续能快速恢复到之前进度继续开展工作，避免重复劳动，保证科研工作连续性，对于复杂、耗时较长的实验和撰写任务尤为重要。

切换中文模式

对于很多国内科研人员或涉及中文相关研究内容的情况，切换中文模式能更方便操作和理解。比如在文献检索时可更精准查找中文文献资源，在撰写报告时用中文思考和表述也更顺畅，有助于提高科研效率和质量，当然在需要与国际科研成果对接时，也要能灵活切换回英文等其他语言模式。

四、Agent Laboratory背后团队成员背景

Agent Laboratory背后的团队成员超半数为华人，他们有着丰富且优秀的学术与工作经历。

从教育经历来看，团队成员大多毕业于国内外知名高校，涵盖计算机科学、人工智能、数学等相关专业，求学期间打下坚实理论基础，掌握先进科研方法和技术知识，例如有的成员毕业于清华大学、斯坦福大学等顶尖学府，在校期间参与众多前沿科研项目，积累了丰富实践经验。

在实习工作履历方面，不少成员有着在知名科技企业或科研机构实习的经历，像在微软、谷歌等国际大厂实习，接触到行业内先进技术和管理理念，了解大规模科研项目运作流程，提升了自己的工程实践能力和解决实际问题的能力。

在AMD的研究方向上，他们聚焦于利用人工智能技术赋能科研工作，致力于通过打造Agent Laboratory这样的创新工具，提升科研人员的全流程科研效率，解决科研过程中存在的痛点问题，比如文献检索效率低下、实验与报告撰写脱节等问题，不断优化和拓展Agent Laboratory的功能，推动其在更多科研领域的应用。

并且，读者可通过论文https://arxiv.org/pdf/2501.04227与代码https://github.com/SamuelSchmidgall/AgentLaboratory进一步深入了解Agent Laboratory的具体技术细节、实现原理以及使用方法等内容，为自己的科研工作提供更多参考和借鉴。

总之，AMD推出的科研AI Agent Laboratory为科研工作带来全新、高效的全流程解决方案，通过与其他科研助理对比以及了解其背后团队的强大实力，我们能看到它在科研领域的巨大潜力和价值，希望科研人员能充分利用其优势，结合有效的科研技巧，产出更多高质量的科研成果。