Autonome KI-Agenten für Ihre Forschungsaufgaben
Drei spezialisierte Agenten, die Datenbanken durchsuchen, Evidenz analysieren und strukturierte Ergebnisse im Hintergrund liefern. Geben Sie eine Anweisung, kommen Sie zurück zu fertiger Arbeit.
Kritische Forschungsaufgaben, die Wochen Ihrer Zeit beanspruchen
Literaturübersichten, Evidenz-Monitoring und Hypothesenvalidierung sind essenziell für rigorose Forschung, aber sie sind auch repetitiv, zeitaufwendig und anfällig für menschliche Versäumnisse. Eine einzelne Literaturübersicht kann zwei bis vier Wochen dauern. Neue Publikationen über mehrere Projekte hinweg im Blick zu behalten, ist ohne ein dediziertes Team praktisch unmöglich.
Die KI-Agenten von NousLab übernehmen diese Aufgaben autonom. Sie geben eine Anweisung, und der Agent durchsucht Datenbanken, wählt relevante Paper aus, analysiert die Evidenz und liefert strukturierte Ergebnisse. Alles im Hintergrund, während Sie sich auf die Wissenschaft konzentrieren, die zählt.
Die Ergebnisse werden direkt in Ihre Projekte integriert: Paper werden importiert, Synthesen gespeichert, Bewertungen aktualisiert und Widersprüche markiert. Kein Kopieren-Einfügen, kein Wechseln zwischen Tools.
Manuelle Arbeit vs. NousLab-Agenten
Drei Agenten, jeder für einen spezifischen Forschungs-Workflow gebaut
Von der Entdeckung bis zum kontinuierlichen Monitoring: Jeder Agent übernimmt autonom eine andere Phase des Forschungsprozesses.
Literaturübersichts-Agent
Geben Sie dem Agenten ein Forschungsthema oder eine Frage. Er durchsucht gleichzeitig über 12 Datenbanken, wählt die 15 bis 20 relevantesten Paper aus, analysiert jedes einzelne und erstellt eine strukturierte Literaturübersicht mit einer Synthese der Ergebnisse, Evidenzlücken und offenen Fragen. Alle Paper werden automatisch mit vollständiger Analyse in Ihr Projekt importiert.
Workflow-Schritte
Was Sie erhalten
Praxisbeispiel
Ein Forschungsteam, das PARP-Inhibitoren bei BRCA-mutierten Krebsarten untersucht, startet den Literaturübersichts-Agenten mit der Anweisung „Wirksamkeit von PARP-Inhibitoren bei BRCA1/2-Krebspatienten“. In unter 10 Minuten liefert der Agent 18 analysierte Paper aus PubMed, Semantic Scholar und ClinicalTrials.gov, plus eine strukturierte Synthese zu Ansprechraten, progressionsfreiem Überleben, Resistenzmechanismen und drei identifizierten Evidenzlücken für zukünftige Untersuchungen.
Forschungsreview-Agent
Wählen Sie ein bestehendes Forschungsprojekt aus. Der Agent liest Ihre Hypothese, Ihr Protokoll und Ihren Fahrplan zusammen, sucht dann nach stützender und widersprechender Evidenz. Er identifiziert Schwächen, aktualisiert Neuheits-, Machbarkeits- und Wirkungsbewertungen und schlägt eine verfeinerte Version Ihrer Forschung vor, die Sie mit einem Klick übernehmen oder als neue Version speichern können.
Workflow-Schritte
Was Sie erhalten
Praxisbeispiel
Ein Biotech-Team führt den Forschungsreview-Agenten für seine Haupthypothese vor einer Vorstandspräsentation aus. In 8 Minuten findet der Agent 3 widersprechende Paper, die im letzten Monat veröffentlicht wurden, identifiziert eine Schwäche in der vorgeschlagenen Stichprobengröße, aktualisiert die Machbarkeitsbewertung von 7,2 auf 6,1 und schlägt eine verfeinerte Protokollversion vor, die jedes Problem adressiert. Der PI überprüft und übernimmt mit einem Klick.
Forschungsmonitoring-Agent
Einmal einrichten und laufen lassen. Jede Woche durchsucht der Agent automatisch alle Ihre aktiven Projekte, sucht nach neuen relevanten Publikationen, bewertet den Einfluss jedes Ergebnisses auf Ihre Hypothesen (hoch, mittel oder niedrig) und liefert eine Zusammenfassung, damit Ihr Team nie einen Durchbruch oder einen Widerspruch verpasst.
Workflow-Schritte
Was Sie erhalten
Praxisbeispiel
Ein Pharmaunternehmen mit 12 aktiven Forschungsprojekten aktiviert den Monitoring-Agenten. Jeden Montag erhält das Team eine Zusammenfassung, die zeigt, dass 3 Projekte in der vergangenen Woche Publikationen mit hohem Einfluss hatten, darunter ein Paper, das eine Schlüsselannahme in ihrer führenden Onkologie-Hypothese widerspricht. Das Team weiß genau, wo es seine Aufmerksamkeit richten muss, ohne eine einzige Datenbank manuell durchsucht zu haben.
So funktionieren KI-Agenten
Von einer Anweisung zu strukturierten Ergebnissen in vier Schritten. Alles autonom, alles im Hintergrund.
Geben Sie eine Anweisung
Geben Sie ein Forschungsthema an, wählen Sie eine Hypothese zur Überprüfung oder aktivieren Sie das wöchentliche Monitoring. Ein Satz reicht, damit der Agent mit der Arbeit beginnt.
Agent sucht Evidenz
Der Agent durchsucht gleichzeitig über 12 akademische Datenbanken, darunter PubMed, Semantic Scholar, OpenAlex, arXiv und ClinicalTrials.gov, und wählt die relevantesten Paper aus.
KI analysiert und synthetisiert
Die KI liest jedes ausgewählte Paper, extrahiert strukturierte Daten, identifiziert Muster und Widersprüche und erstellt ein umfassendes wissenschaftliches Ergebnis mit Zitaten.
Sie überprüfen die Ergebnisse
Überprüfen Sie die Ausgabe des Agenten, wenn sie bereit ist. Akzeptieren, als neue Version speichern oder verwerfen. Sie haben immer die volle Kontrolle darüber, was auf Ihr Forschungsprojekt angewendet wird.
Wie ein Forschungslabor den Literaturübersichts-Agenten über Nacht nutzt
Eine Auftragsforschungsorganisation (CRO), die mehrere pharmazeutische Kunden betreut, muss Literaturübersichten für fünf verschiedene therapeutische Bereiche gleichzeitig erstellen. Jede Übersicht würde normalerweise einen Forscher zwei bis drei Wochen Vollzeitarbeit kosten, was bedeutet, dass die Gesamtarbeitslast über alle fünf Projekte Monate dauern würde.
Am Freitagnachmittag öffnet die Forschungsleitung NousLab und startet einen Literaturübersichts-Agenten für jedes Projekt. Für das GLP-1-Agonisten-Projekt lautet die Anweisung „GLP-1-Rezeptor-Agonisten und kardiovaskuläre Ergebnisse bei Typ-2-Diabetes“. Für das Onkologie-Projekt „Resistenzmechanismen gegen Immun-Checkpoint-Inhibitoren beim nichtkleinzelligen Lungenkarzinom“. Jeder Agent beginnt autonom zu arbeiten.
Am Montagmorgen findet das Team alle fünf Literaturübersichten abgeschlossen vor. Jedes Projekt hat jetzt 15 bis 20 neue analysierte Paper automatisch importiert, eine strukturierte Synthese mit Schlüsselergebnissen und Evidenzlücken, und alle quantitativen Daten extrahiert und bereit für die Metaanalyse. Die Agenten haben PubMed, Semantic Scholar, OpenAlex und ClinicalTrials.gov ohne jegliches menschliches Eingreifen durchsucht.
Was das Team Monate manueller Arbeit gekostet hätte, wurde über das Wochenende erledigt. Die Forscher können ihre Zeit nun für die Interpretation von Ergebnissen und das Schreiben von Manuskripten verwenden, anstatt Daten aus Hunderten von Papern zu lesen und zu extrahieren.
Häufig gestellte Fragen
Was sind KI-Forschungsagenten in NousLab?
KI-Forschungsagenten sind autonome Aufgaben, die im Hintergrund ohne manuelles Eingreifen laufen. NousLab bietet drei spezialisierte Agenten: Der Literaturübersichts-Agent durchsucht Datenbanken und erstellt strukturierte Synthesen, der Forschungsreview-Agent bewertet und verfeinert Ihre Hypothesen anhand neuer Evidenz, und der Forschungsmonitoring-Agent sucht wöchentlich nach neuen relevanten Publikationen. Sie geben eine Anweisung und der Agent erledigt den Rest.
Wie lange braucht ein Agent, um eine Aufgabe abzuschließen?
Die meisten Agentenaufgaben sind in 5 bis 15 Minuten abgeschlossen, je nach Komplexität. Der Literaturübersichts-Agent ist typischerweise in unter 10 Minuten fertig, einschließlich der Suche in über 12 Datenbanken, der Auswahl relevanter Paper und der Erstellung einer Synthese. Der Forschungsreview-Agent braucht 5 bis 10 Minuten. Der Monitoring-Agent durchsucht alle Ihre Projekte in wenigen Minuten. Alle Agenten laufen asynchron, sodass Sie weiterarbeiten oder später zurückkommen können.
Kann ich einen laufenden Agenten abbrechen?
Ja. Jeder Agentenauftrag hat einen sichtbaren Statustracker mit Fortschrittsschritten. Sie können jeden laufenden Agenten jederzeit über das Agenten-Panel abbrechen. Teilergebnisse aus abgeschlossenen Schritten bleiben beim Abbrechen erhalten, sodass Sie nie bereits erledigte Arbeit verlieren.
Welche Datenbanken durchsuchen die Agenten?
Die Agenten durchsuchen gleichzeitig über 12 akademische Datenbanken, darunter PubMed, Semantic Scholar, OpenAlex, arXiv, bioRxiv, DOAJ, Europe PMC, Crossref, ClinicalTrials.gov, Orphanet und OMIM. Dies bietet Zugang zu über 250 Millionen wissenschaftlichen Papern aus den Bereichen biomedizinische Forschung, klinische Studien, Preprints und Daten zu seltenen Erkrankungen.
Brauche ich meinen eigenen API-Schlüssel für die KI-Agenten?
Ja. NousLab-Agenten verwenden die eigenen API-Schlüssel Ihrer Organisation für die KI-Verarbeitung. Das bedeutet, Sie haben die volle Kontrolle über Kosten und Nutzung. NousLab unterstützt den Standard-Modus (Cloud-KI-Anbieter), den Hybrid-Modus (Mischung aus Cloud und lokal) und den Lokal-Modus (vollständig vor Ort mit lokalen Modellen) für Organisationen, die vollständige Datensouveränität benötigen.
Wie funktioniert der Forschungsmonitoring-Agent?
Der Forschungsmonitoring-Agent läuft automatisch jede Woche. Er durchsucht alle Ihre aktiven Projekte, sucht nach neuen Publikationen zu den Themen und Hypothesen jedes Projekts, bewertet den Einfluss jedes neuen Papers (hoch, mittel oder niedrig) und liefert eine Zusammenfassung der Änderungen. So verpasst Ihr Team nie eine relevante Publikation oder einen Widerspruch zu Ihrer aktuellen Forschungsrichtung.
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Bereit, Ihre Forschung auf Autopilot zu setzen?
Erfahren Sie, wie die KI-Agenten von NousLab Ihrem Team Wochen repetitiver Forschungsarbeit pro Monat sparen können.
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