Autonome AI-agenten die uw onderzoekstaken uitvoeren
Drie gespecialiseerde agenten die databases doorzoeken, bewijs analyseren en gestructureerde resultaten leveren op de achtergrond. Geef een instructie, kom terug bij afgerond werk.
Kritieke onderzoekstaken die weken van uw tijd kosten
Literatuurreviews, bewijsmonitoring en hypothesevalidatie zijn essentieel voor gedegen onderzoek, maar ze zijn ook repetitief, tijdrovend en vatbaar voor menselijk overzicht. Een enkele literatuurreview kan twee tot vier weken duren. Het bijhouden van nieuwe publicaties over meerdere projecten is praktisch onmogelijk zonder een toegewijd team.
De AI-agenten van NousLab handelen deze taken autonoom af. U geeft een instructie en de agent doorzoekt databases, selecteert relevante papers, analyseert het bewijs en levert gestructureerde resultaten. Allemaal op de achtergrond, terwijl u zich concentreert op de wetenschap die ertoe doet.
De resultaten worden direct in uw projecten geintegreerd: papers worden geimporteerd, syntheses worden opgeslagen, scores worden bijgewerkt en contradicties worden gemarkeerd. Geen kopieren-plakken, geen schakelen tussen tools.
Handmatig werk vs NousLab-agenten
Drie agenten, elk gebouwd voor een specifieke onderzoeksworkflow
Van ontdekking tot continue monitoring, elke agent behandelt een andere fase van het onderzoeksproces autonoom.
Literatuurreview Agent
Geef de agent een onderzoeksonderwerp of vraag. Hij doorzoekt gelijktijdig 12+ databases, selecteert de 15 tot 20 meest relevante papers, analyseert ze elk en genereert een gestructureerde literatuurreview met een synthese van bevindingen, bewijslacunes en open vragen. Alle papers worden automatisch in uw project geimporteerd met volledige analyse.
Werkstroomstappen
Wat u krijgt
Praktijkvoorbeeld
Een onderzoeksteam dat PARP-remmers in BRCA-gemuteerde kankers onderzoekt, start de Literatuurreview Agent met de instructie "PARP-remmers effectiviteit bij BRCA1/2 kankerpatienten". In minder dan 10 minuten retourneert de agent 18 geanalyseerde papers uit PubMed, Semantic Scholar en ClinicalTrials.gov, plus een gestructureerde synthese over responspercentages, progressievrije overlevingsgegevens, resistentiemechanismen en drie geidentificeerde bewijslacunes voor toekomstig onderzoek.
Onderzoeksbeoordeling Agent
Selecteer een bestaand onderzoeksproject. De agent leest uw hypothese, protocol en routekaart samen, zoekt vervolgens naar ondersteunend en tegenstrijdig bewijs. Hij identificeert zwakke punten, werkt nieuwheids-, haalbaarheids- en impactscores bij en stelt een verfijnde versie van uw onderzoek voor die u met een klik kunt accepteren of als nieuwe versie kunt opslaan.
Werkstroomstappen
Wat u krijgt
Praktijkvoorbeeld
Een biotechteam draait de Onderzoeksbeoordeling Agent op hun leidende hypothese voor een bestuurspresentatie. In 8 minuten vindt de agent 3 tegenstrijdige papers gepubliceerd in de afgelopen maand, identificeert een zwakte in de voorgestelde steekproefgrootte, werkt de haalbaarheids score bij van 7.2 naar 6.1, en stelt een verfijnde protocolversie voor die elk probleem aanpakt. De PI beoordeelt en accepteert met een klik.
Onderzoeksmonitoring Agent
Stel het eenmaal in en laat het draaien. Elke week scant de agent automatisch al uw actieve projecten, zoekt naar nieuwe relevante publicaties, evalueert de impact van elke bevinding op uw hypotheses (hoog, gemiddeld of laag) en levert een samenvatting zodat uw team nooit een doorbraak of contradictie mist.
Werkstroomstappen
Wat u krijgt
Praktijkvoorbeeld
Een farmaceutisch bedrijf met 12 actieve onderzoeksprojecten schakelt de Monitoring Agent in. Elke maandag ontvangt het team een samenvatting waaruit blijkt dat 3 projecten hoog-impact publicaties hadden in de afgelopen week, waaronder een paper die een belangrijke aanname in hun leidende oncologiehypothese tegenspreekt. Het team weet precies waar ze hun aandacht moeten richten zonder zelf een enkele database te hebben doorzocht.
Hoe AI-agenten werken
Van een instructie tot gestructureerde resultaten in vier stappen. Volledig autonoom, volledig op de achtergrond.
Geef een instructie
Geef een onderzoeksonderwerp op, selecteer een hypothese om te beoordelen of schakel wekelijkse monitoring in. Een zin is alles wat de agent nodig heeft om te beginnen.
Agent zoekt bewijs
De agent bevraagt tot 12+ academische databases gelijktijdig, waaronder PubMed, Semantic Scholar, OpenAlex, arXiv en ClinicalTrials.gov, en selecteert de meest relevante papers.
AI analyseert en synthetiseert
De AI leest elke geselecteerde paper, extraheert gestructureerde gegevens, identificeert patronen en contradicties en genereert een uitgebreide wetenschappelijke output met citaties.
U beoordeelt de resultaten
Beoordeel de output van de agent wanneer deze klaar is. Accepteer, sla op als nieuwe versie of verwerp. U heeft altijd volledige controle over wat er op uw onderzoeksproject wordt toegepast.
Hoe een onderzoekslab de Literatuurreview Agent 's nachts gebruikt
Een contract research-organisatie (CRO) die meerdere farmaceutische klanten ondersteunt, moet literatuurreviews voorbereiden voor vijf verschillende therapeutische gebieden tegelijkertijd. Elke review zou normaal gesproken twee tot drie weken voltijds werk van een onderzoeker vereisen, wat betekent dat de totale werklast over alle vijf projecten maanden zou duren.
Op vrijdagmiddag opent de onderzoeksleider NousLab en start een Literatuurreview Agent voor elk project. Voor het GLP-1-agonistenproject is de instructie "GLP-1-receptoragonisten en cardiovasculaire uitkomsten bij diabetes type 2". Voor het oncologieproject, "resistentiemechanismen tegen immuun-checkpointremmers bij niet-kleincellig longcarcinoom". Elke agent begint autonoom te draaien.
Maandagochtend arriveert het team en vindt alle vijf literatuurreviews voltooid. Elk project heeft nu 15 tot 20 nieuwe geanalyseerde papers automatisch geimporteerd, een gestructureerde synthese met belangrijke bevindingen en bewijslacunes, en alle kwantitatieve gegevens geextraheerd en klaar voor meta-analyse. De agenten hebben PubMed, Semantic Scholar, OpenAlex en ClinicalTrials.gov doorzocht zonder enige menselijke interventie.
Wat het team maanden handmatig werk zou hebben gekost, was in het weekend voltooid. De onderzoekers kunnen nu hun tijd besteden aan het interpreteren van resultaten en het schrijven van manuscripten in plaats van het lezen en extraheren van gegevens uit honderden papers.
Veelgestelde vragen
Wat zijn AI-Onderzoeksagenten in NousLab?
AI-Onderzoeksagenten zijn autonome taken die op de achtergrond draaien zonder handmatige interventie. NousLab biedt drie gespecialiseerde agenten: de Literatuurreview Agent doorzoekt databases en genereert gestructureerde syntheses, de Onderzoeksbeoordeling Agent evalueert en verfijnt uw hypotheses aan de hand van nieuw bewijs, en de Onderzoeksmonitoring Agent scant wekelijks op nieuwe relevante publicaties. U geeft een instructie en de agent handelt de rest af.
Hoe lang duurt het voordat een agent een taak voltooit?
De meeste agenttaken worden in 5 tot 15 minuten voltooid, afhankelijk van de complexiteit. De Literatuurreview Agent is doorgaans in minder dan 10 minuten klaar, inclusief het doorzoeken van 12+ databases, het selecteren van relevante papers en het genereren van een synthese. De Onderzoeksbeoordeling Agent duurt 5 tot 10 minuten. De Monitoring Agent scant al uw projecten in enkele minuten. Alle agenten draaien asynchroon, dus u kunt doorwerken of later terugkomen.
Kan ik een draaiende agent annuleren?
Ja. Elke agenttaak heeft een zichtbare statustracker met voortgangsstappen. U kunt een draaiende agent op elk moment annuleren vanuit het Agentenpaneel. Deelresultaten van voltooide stappen worden bewaard wanneer u annuleert, dus u verliest nooit werk dat al gedaan is.
Welke databases doorzoeken de agenten?
De agenten doorzoeken gelijktijdig 12+ academische databases, waaronder PubMed, Semantic Scholar, OpenAlex, arXiv, bioRxiv, DOAJ, Europe PMC, Crossref, ClinicalTrials.gov, Orphanet en OMIM. Dit geeft toegang tot meer dan 250 miljoen wetenschappelijke papers over biomedisch onderzoek, klinische studies, preprints en gegevens over zeldzame ziekten.
Heb ik mijn eigen API-sleutel nodig voor de AI-agenten?
Ja. NousLab-agenten gebruiken de eigen API-sleutels van uw organisatie voor AI-verwerking. Dit betekent dat u volledige controle heeft over kosten en gebruik. NousLab ondersteunt Standaardmodus (cloud AI-providers), Hybride modus (mix van cloud en lokaal) en Lokale modus (volledig on-premise met lokale modellen) voor organisaties die volledige gegevenssoevereiniteit vereisen.
Hoe werkt de Onderzoeksmonitoring Agent?
De Onderzoeksmonitoring Agent draait automatisch elke week. Hij scant al uw actieve projecten, zoekt naar nieuwe publicaties gerelateerd aan het onderwerp en de hypotheses van elk project, evalueert de impact van elke nieuwe paper (hoog, gemiddeld of laag) en levert een samenvatting met wat er is veranderd. Dit zorgt ervoor dat uw team nooit een relevante publicatie of een contradictie met uw huidige onderzoeksrichting mist.
Klaar om uw onderzoek op de automatische piloot te zetten?
Ontdek hoe de AI-agenten van NousLab uw team elke maand weken aan repetitief onderzoekswerk kunnen besparen.
Demo Aanvragen