Juanji(卷姬): OpenBMB 오픈소스 커뮤니티推出的 AI Agent 코드 도구
卷姬이란 무엇인가?
「卷姬」은(는) OpenBMB 오픈소스 커뮤니티에서 최근 출시한 코드 ai Agent 도구로, 가치 있는 콘텐츠를 효율적으로 추출하는 데 특화되어 있습니다. 사용자는 공식 웹사이트에서 요구 사항을 입력하기만 하면 빠르게 종합 보고서를 생성할 수 있습니다.
「卷姬」에는 두 가지 모드가 있어 선택할 수 있습니다. 일반 모드는 제목과 키워드를 출력하며, 프로 모드는 더 유연하여 사용자가 자료 출처를 직접 정의할 수 있습니다. 예를 들어 온라인 검색을 선택하거나 파일을 업로드할 수 있습니다.
다른 도구와 비교했을 때, 「卷姬」은(는) 논리적 엄밀성과 학술적 측면에서 뛰어난 성능을 보이며, 특히 심층 분석을 수행하는 데 적합합니다. 생성된 글의 구조가 명확하고, 서론 부분은 깊이 있으면서도 이해하기 쉬우며, 결론 부분의 분석은 전면적이고 세밀하며, 논의가详尽(상세)하고 근거가 충분합니다.
「卷姬」의 배경 기술은 LLMxMapReduce-V2로, 여러 팀이 공동으로 연구 개발했으며, 문헌 집계 및 활용 최적화를 위해 특별히 설계되었습니다. 현재 「卷姬」은(는) 이미 출시되었으며, 관련 논문과 오픈소스 콘텐츠를 모두 찾아볼 수 있습니다.

卷姬 핵심 기능
문헌 선별 및 구조화된 출력: 사용자가 입력한 키워드를 바탕으로 논문 데이터베이스에서 고품질 문헌을 자동으로 선별하고, 핵심 논리, 방법론 및 연구 공백을 포함하는 구조화된 프레임워크를 생성합니다.
동적 지식 그래프 구축: 문헌 간의 인용 관계와 개념 연관성을 분석하여 시각화된 연구 분야演进(발전) 그래프를 생성함으로써, 사용자가 학술 핫스팟과 트렌드를 빠르게 파악할 수 있도록 돕습니다.
다국어 지원 및 분야 적응: 중국어와 영어 혼합 입력을 지원하며, 컴퓨터 과학, 생물의학 등 다양한 학과에 따라 분석 모델을 조정하여 분야 적응성을 향상시킬 수 있습니다.
卷姬 기술 원리
「卷姬」은(는) OpenBMB의 모델 생태계를 기반으로 개발되었으며, 컨볼루션 알고리즘과 정보 엔트로피 최적화 기술을 결합하여 방대한 문헌을 빠르게 분석하고, 논리가 명확하고 정보 밀도가 높은 종합 보고서를 생성할 수 있습니다. 그 배경에는 LLMxMapReduce - V2 장문 통합 생성 기술이 있으며, AI9Star, OpenBMB 및 칭화대학교 팀이 공동으로 연구 개발했습니다. 핵심은 텍스트 컨볼루션 알고리즘을 통해 참고 문헌을 집계하고, 정보 엔트로피 기반 랜덤 컨볼루션 테스트 타임 스케일링 방법을 결합하여 초장기 입력을 효율적으로 처리하고 글의 품질을 향상시키는 데 있습니다.
卷姬 사용 튜토리얼
https://surveygo.thunlp.org/ 주소를 열고 【시작하기】 버튼을 클릭합니다.
일반 모드 또는 프로 모드를 선택하여 요구 사항을 제출합니다.
일반 모드: 제목과 키워드 설명을 출력하며, 제출 후 생성될 때까지 기다립니다.
프로 모드: 자료 출처를 추가로 사용자 정의할 수 있으며, '온라인 검색' 또는 '파일 업로드'를 선택할 수 있습니다. 사용자 프라이버시를 보호하기 위해 업로드된 파일을 기반으로 생성된 글과 업로드된 파일은 비공개로 설정할 수 있습니다.
주소에 다시 로그인하면 생성된 종합 보고서를 받을 수 있습니다.

성능表现(성능)
속도와 품질: 칭화대학교 팀의 테스트 사례에서, 「卷姬」은(는) 단 3분 만에 양자 컴퓨팅 분야 논문 200편에 대한 종합 보고서 생성을 완료했으며, 출력된 내용은 28,000자에 달하고, 논리적 일관성이 지도 교수 그룹의 인정을 받았습니다.
수평 평가 우위: 팀은 수평 평가를 실시하여 「卷姬」과(와) OpenAI - DeepResearch 등 모델이 「관세 대전이 일반인의 삶에 미치는 영향」에 대한 종합 보고서를 작성하도록 했습니다. 구조, 내용, 관점, 인용 차원에서 평가한 결과, 「卷姬」은(는) 우수한 성능을 보였습니다. 생성된 글의 목차 구조가 명확하고, 내용 분석이 심층적이며, 관점이 근거가 있고, 인용이 정확하여 종합적 실력이 다른 모델을 능가합니다.
관련 링크
체험 링크: https://surveygo.thunlp.org/
논문 링크: https://arxiv.org/abs/2504.05732
오픈소스 링크: https://github.com/thunlp/LLMxMapReduce/tree/main
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