详细介绍
AgentLaboratory 是一个面向研究人员的端到端自主研究工作流框架，旨在把研究设想与实验步骤组织成可复现的流程。项目关注将多个智能体（agent）组件、工具与数据流编排成研究流水线，降低手动重复操作的成本，并提供日志记录与结果追踪以便复现和验证研究结论。
主要特性
- 工作流化：将研究过程拆分为可组合的任务和步骤，支持自动化执行与重试策略。
- 智能体协作：支持多个智能体组件并行或串行协作，便于实现复杂实验策略。
- 可复现性：自动记录输入、随机种子与执行日志，方便复现实验结果与共享。
- 插件化：易于接入外部工具、数据源与评估模块，扩展性良好。
使用场景
- 快速验证研究想法：将验证实验封装成工作流，自动跑批并收集结果。
- 自动化基准测试：在不同模型、数据或参数组合上并行运行评估任务。
- 可复现实验报告：记录完整执行轨迹，用于论文或内部复现流程。
- 教学与示范：作为教学示例，演示如何把研究方法工程化并规模化。
技术特点
AgentLaboratory 基于 Python 实现，设计为模块化与可扩展的框架。它使用任务编排与消息传递机制来管理智能体之间的交互，并提供常见的运行时管理功能（重试、超时、并发控制）。此外，项目采用开源协议（MIT），方便在研究或工业项目中复用与定制。