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专利包含丰富的技术知识，可以激发创新的产品创意，然而访问和解读这些信息仍然是一项挑战。本研究探讨了使用大型语言模型（LLMs）和自主代理从给定的专利中挖掘和生成产品概念的应用。在这项工作中，我们设计了代理构思，一个自动从专利中生成基于产品的商业创意框架。我们在三个领域进行了实验：计算机科学、自然语言处理和材料化学。评估结果表明，代理方法在创意质量、相关性和新颖性方面始终优于独立的LLMs。这些发现表明，将LLMs与代理工作流程结合可以显著增强创新管道，通过解锁专利数据中未开发的商业创意潜力
代理构想：一种利用代理人工智能从专利生成产品想法的框架
GopichandKanumolu1AshokUrlana1,2CharakaVinayakKumar1
BalaMallikarjunaraoGarlapati1
TCSResearch,Hyderabad,India1IIITHyderabad2
{gopichand.kanumolu,ashok.urlana,charaka.v,balamallikarjuna.g}@
ashok.u@research.iiit.ac.in
摘要KeywordSummaryofexisting
Extractiontoolsandproducts
andSearchrelatedtopatent
专利包含丰富的技术知识，可以激发创新Agentkeywords
的产品创意，然而访问和解读这些信息仍Summaryofkey
本innovationandIdea
然是一项挑战。本研究探讨了使用大型语usagepotentialGeneration
译PatentValidation
言模型（LLMs）和自主代理从给定的专利SummarizerAgents
中中挖掘和生成产品概念的应用。在这项工Agent
1作中，我们设计了代理构思，一个自动从ProductInformation
v•ProductTitle
•ProductDescription
7专利中生成基于产品的商业创意框架。我PatentData•ProductImplementation
•Title,Abstract,Claims
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