自動文献調査エージェント (auto-survey-agent)

AI/ML
自動文献調査エージェント (auto-survey-agent)

自動文献調査エージェント (auto-survey-agent)

このリポジトリは、GitHub Copilot や Cursor のようなコーディングエージェントを、自律的な学術研究者へと変えるための実践的なツールキットを提供します。標準作業手順（SOP）と実行可能なツール群を組み合わせ、「ファネルプロセス」に沿って幅広いスコーピングから絞り込み、体系的な文献探索・抽出・合成までを自動化することを目指しています。Python ベースで軽量に設計され、エージェントのスキルガイドや多言語 README を備えます。

https://github.com/Lianggs8/auto-survey-agent

概要

このリポジトリは「Auto-Survey Agent」と名付けられ、AI エージェントに完全自動の深い体系的文献調査を行わせるためのプロトコルとツール群を提供します。README によれば、標準作業手順（SOP）と実行可能な補助ツールを組み合わせ、エージェントを「ファネルプロセス」（広い探索→絞り込み→精読→統合）に沿ってガイドします。Python をメインに軽量な構成で、エージェント向けのスキルガイドや英中両言語のドキュメントを含み、研究者や開発者がエージェントの自律的な文献レビュー能力を実験・導入するための出発点を提供します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 9
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 9
  • コミット数: 9
  • ファイル数: 8
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 標準作業手順（SOP）に基づく「ファネルプロセス」で調査フローを定義
  • エージェントが利用するための実行可能ツール群（検索・抽出・整理の補助）
  • AGENT_SKILLS_GUIDE.md によるエージェント向けスキル／プロンプト設計の指針
  • 軽量な Python ベースでカスタマイズ・統合しやすい構成

技術的なポイント

このプロジェクトの中心は「手順（SOP）＋ツール」の組み合わせにあります。README の説明からは、エージェントに一連の段階（スコーピング、候補収集、フィルタリング、重要箇所抽出、合成／要約）を順序立てて実行させるためのプロトコルが提供されていることが読み取れます。実装面では Python を基盤にし、エージェントが呼び出せる形のユーティリティ群（検索・メタデータ抽出・テキスト正規化・引用管理など）を想定した設計になっていると考えられます。

また AGENT_SKILLS_GUIDE.md により、エージェントがどのような「スキル」を持つべきか、プロンプトのテンプレートやツール呼び出しパターン、結果の評価基準（妥当性チェックや再現性の担保）についての指針が示されている可能性が高いです。これにより、単なるスクリプト集ではなく、統制されたワークフローで自律動作させるための「運用論」までカバーしています。

技術的注目点としては、エージェント設計におけるツールインターフェースの明確化（どの出力を受け取り次の段階へどう渡すか）、結果の説明責任（エビデンスのトレース）、および小規模リポジトリに収まる形での再利用性が挙げられます。外部データソースや学術データベースとの接続、LLM ベースの要約・評価コンポーネントの統合などは README で示唆される典型的拡張ポイントであり、実験的な自律調査パイプラインを構築するための基盤として有用です。一方で、実際の検索 API キー管理や大規模コーパス処理、法的・倫理的検討（著作権、引用の正確性）などは利用者側の実装・運用が必要になります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • AGENT_SKILLS_GUIDE.md: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • README_zh.md: file

…他 3 ファイル

まとめ

エージェントに基づく自動化文献レビューの実験的出発点として有用な、SOP とツール群を備えた軽量リポジトリ。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Auto-Survey Agent

English | 中文

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