Juanji : un outil AI Agent pour le code par la communauté OpenBMB 138

Qu'est-ce que Juanji (卷姬) ?

« Juanji (卷姬) » est un outil d'agent IA dédié au code récemment lancé par la communauté open source OpenBMB, spécialement conçu pour extraire efficacement du contenu à forte valeur ajoutée. Les utilisateurs n'ont qu'à saisir leurs besoins sur le site officiel pour générer rapidement un rapport de synthèse.

« Juanji (卷姬) » propose deux modes au choix : le mode standard produit un titre et des mots-clés ; le mode professionnel est plus flexible et permet aux utilisateurs de personnaliser la source des matériaux, par exemple en choisissant la recherche en ligne ou le téléchargement de fichiers.

Comparé à d'autres outils, « Juanji (卷姬) » se distingue par sa rigueur logique et son caractère académique, ce qui le rend particulièrement adapté aux analyses approfondies. Les articles qu'il génère présentent une structure claire, une introduction accessible, et une analyse finale complète et détaillée, avec des arguments solidement étayés.

La technologie qui sous-tend « Juanji (卷姬) » est LLMxMapReduce-V2, développée conjointement par plusieurs équipes, et spécialement conçue pour optimiser l'agrégation et l'exploitation de la littérature scientifique. Actuellement, « Juanji (卷姬) » est déjà en ligne, et les articles scientifiques ainsi que le contenu open source associés sont accessibles.

Fonctionnalités principales de Juanji

Filtrage bibliographique et sortie structurée : à partir des mots-clés saisis par l'utilisateur, le système sélectionne automatiquement des documents de haute qualité dans la base de littérature et génère un cadre structuré comprenant la logique centrale, la méthodologie et les lacunes de la recherche.

Construction dynamique de graphes de connaissances : en analysant les relations de citation et les liens conceptuels entre les documents, l'outil génère une visualisation de l'évolution du domaine de recherche, aidant les utilisateurs à identifier rapidement les sujets et tendances académiques.

Support multilingue et adaptation au domaine : l'outil prend en charge la saisie mixte en chinois et en anglais, et peut ajuster le modèle d'analyse en fonction de différentes disciplines telles que l'informatique ou la biomédecine, améliorant ainsi son adéquation au domaine concerné.

Principe technique de Juanji

« Juanji (卷姬) » est développé sur la base de l'écosystème de modèles d'OpenBMB. Il associe des algorithmes de convolution et des techniques d'optimisation par entropie de l'information, permettant d'analyser rapidement de vastes quantités de littérature et de générer des rapports de synthèse à la logique claire et à haute densité d'information. Il s'appuie sur la technologie d'intégration et de génération de textes longs LLMxMapReduce - V2, développée conjointement par AI9Star, OpenBMB et une équipe de l'Université Tsinghua. Le cœur de cette technologie réside dans l'utilisation d'algorithmes de convolution de texte pour agréger les références bibliographiques, combinés à une méthode de mise à l'échelle au moment de l'inférence par convolution stochastique pilotée par l'entropie de l'information, afin de traiter efficacement des entrées très longues et d'améliorer la qualité des articles.

Tutoriel d'utilisation de Juanji

• Ouvrez l'URL https://surveygo.thunlp.org/ et cliquez sur 【Commencer la synthèse】.

• Choisissez le mode standard ou le mode professionnel pour soumettre votre demande.

• Mode standard : saisissez un titre et une description par mots-clés, soumettez et attendez la génération.

• Mode professionnel : vous pouvez personnaliser davantage la source des matériaux, en choisissant « Recherche en ligne » ou « Téléversement de fichiers ». Pour protéger la confidentialité des utilisateurs, les articles générés à partir des fichiers téléversés ainsi que les fichiers eux-mêmes peuvent être configurés comme non publics.

• Connectez-vous à nouveau à l'URL pour obtenir le rapport de synthèse généré.

Performances

• Vitesse et qualité : dans les cas de test de l'équipe de l'Université Tsinghua, « Juanji (卷姬) » a généré en seulement 3 minutes une synthèse de 200 articles sur le domaine de l'informatique quantique, produisant un contenu de 28 000 caractères, dont la cohérence logique a été reconnue par le groupe d'encadrement.

• Avantage comparatif : l'équipe a mené une évaluation comparative en demandant à « Juanji (卷姬) » ainsi qu'à d'autres modèles tels qu'OpenAI - DeepResearch de rédiger une synthèse sur « L'impact de la guerre commerciale sur la vie quotidienne des gens ordinaires ». Évalués selon les dimensions de la structure, du contenu, des points de vue et des citations, « Juanji (卷姬) » a obtenu d'excellents résultats. Le plan de l'article généré est clairement hiérarchisé, l'analyse du contenu est approfondie, les arguments sont solidement étayés et les citations sont précises, surpassant les autres modèles en termes de performances globales.

Liens associés

• Lien d'essai : https://surveygo.thunlp.org/

• Lien de l'article scientifique : https://arxiv.org/abs/2504.05732

• Lien open source : https://github.com/thunlp/LLMxMapReduce/tree/main