큐레이션
Academic Commercialization Assessment Agent
논문·연구 주제를 학술·특허·시장 근거와 함께 사업화 준비도 보고서로 바꾸는 멀티에이전트 시스템
Python293+
요약
Academic Commercialization Assessment Agent는 연구 주제나 논문을 입력하면 학술 문헌·특허·시장 자료를 조사하고, 인용 가능한 근거와 점수표를 포함한 사업화 준비도 보고서를 만드는 CrewAI 기반 시스템입니다.
도구 소개
공식 README 기준으로 여섯 전문 에이전트가 문헌·특허·시장 분석, 보고서 작성·검토, 사업화 점수 산정을 나눠 수행합니다. OpenAlex·Semantic Scholar·Crossref·Google Patents·WIPO와 허용 도메인 시장 자료를 사용하고, 인용 코드·출처 검증·JSON scorecard를 결과에 남깁니다.
사용 포인트
- 대학·연구기관의 논문을 기술성·특허·시장성 관점에서 빠르게 정리
- 연구 아이디어의 TRL·특허·시장 접근성·근거 신뢰도를 표준 양식으로 비교
- 보고서의 인용 누락과 과도한 표현을 reviewer 단계에서 재검수
- 한국어를 포함한 다국어 사업화 보고서 작성 흐름을 교육용으로 재현
설치와 시작
Python 3.11 이상 환경에서 공식 저장소를 받은 뒤 의존성을 설치합니다.
uv sync
cp .env.example .env
.env에는 LLM 제공자 키와 SERPER_API_KEY를 설정하고, 이후 저장소의 실행 명령으로 분석 파이프라인을 시작합니다. 결과는 실행 ID별 outputs/에 저장됩니다.
선정 사유
GitHub API에서 293 stars와 2026-08-06 최신 push를 확인했습니다. 500 stars 미만이지만 여섯 에이전트 구조, OpenAlex·Semantic Scholar·특허·시장 자료를 결합한 구체적 검색 파이프라인, 인용 무결성 검수와 점수표라는 실사용 근거가 있어 예외 기준을 충족합니다. 공식 README에 실제 입력·진행·결과 화면도 확인됩니다.
참고
- GitHub 저장소
- 공식 README
- 이미지 원문
- Reddit과 국내 사용자·개발자 커뮤니티를 각각 실제 검색했으나 양쪽 모두 HTTP 202 챌린지와 결과 링크 0개로 후보 특정 반응을 검증하지 못했습니다. 익명 반응 요약은 생략했습니다. 정확한 쿼리와 응답은
internal/run-notes/2026-08-06-picks-curation-batch.md에 기록했습니다.
