academic-commercialization-agent

输入论文，一键生成商业化评估报告，快速判断技术价值。

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 98 🐛 待处理 6 👀 关注 16
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 809
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

academic-commercialization-agent 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队shuxiachai
官网地址https://academic-commercialization-agent.up.railway.app
GitHubhttps://github.com/shuxiachai/academic-commercialization-agent
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型academic-research,ai-agent,ai-agents,ai-for-science,ai-research,checkpointing,commercialization,crewai,deep-research,fastapi,idempotency,llm-workflow,multi-agent,opentelemetry,patent-analysis,qwen,railway,research-agent,research-tools,technology-transfer
GitHub 星标★ 809
上线时间2026-06-25 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积44.5 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

这是一个将科研论文自动转化为商业化分析报告的多智能体工具。它解决的是科研成果转化初期评估难、信息分散的问题，帮助研究人员、技术转移办公室或投资人快速判断一项技术的商业潜力。项目基于CrewAI构建了6个AI智能体，分别负责技术成熟度（TRL）、制造成熟度（MRL）评分，专利全景分析，市场情报收集，以及引用验证。用户只需输入论文（如arXiv链接或PDF），系统即可生成结构化的商业化报告，涵盖技术就绪度、专利风险、市场规模、竞争格局等关键维度。支持DeepSeek、OpenAI、Claude等多种大模型后端，并提供了Gradio界面，便于非技术用户使用。核心能力在于将复杂的多维度分析流程自动化，并确保引用来源可追溯。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 809

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 25 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Python 3.11+
  • uv
  • LLM API Key

安装与启动步骤

  1. 1克隆

    把论文或选题变成技术成熟度评分卡。

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

  2. 2装依赖

    项目用 uv 管理，别用裸 pip 混装。

    pip install uv && uv sync

  3. 3起 API

    FastAPI 服务，起来后走一遍评分接口。

    uv run uvicorn api.main:app --reload

  4. 4先空跑基准

    dry-run 不烧额度，用来确认链路通不通。

    uv run python benchmark.py --dry-run

如何确认成功

浏览器打开 /docs 能看到接口，跑一次评分返回结构化结果。

注意事项

  • 评分卡的价值在维度可解释，别只看总分。
  • dry-run 通过后再跑真实数据，避免白烧 token。

核心亮点

  • 多智能体分工明确，覆盖技术、专利、市场、引用验证等关键维度，报告全面。
  • 支持DeepSeek/OpenAI/Claude多模型切换，灵活适配不同成本与隐私需求。
  • 提供Gradio交互界面，降低使用门槛，非技术用户也能操作。

不足之处

  • 报告质量依赖底层LLM能力，可能存在幻觉或分析深度不足。
  • 文档/社区待观察，项目早期，使用案例和最佳实践较少。

适用场景

  • 高校技术转移办公室快速评估科研成果商业价值。
  • 投资机构对早期硬科技项目进行初步尽调。
  • 科研人员了解自己工作的潜在应用与专利风险。

替代项目

PatentPal、SciSpace、Elicit

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