MuninAI: A Self-Hosted Agentic Framework for Independent Research Groups
MuninAI：面向独立研究组的自托管智能体文献问答框架
🧭 Agent 科学文献问答 · RAG 工具编排
Institute for Drug Discovery, Leipzig University Medical School · Institute for Medical Physics and Biophysics, Leipzig University Medical School · Integrative Center for Bioinformatics, Leipzig University · Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI) · School of Embedded Composite Artificial Intelligence (SECAI)
开源自托管 Agent 框架将开放权重模型与检索、阅读、计算工具编排，使文献问答准确率翻倍且几乎不产生幻觉
📌 工作参考价值（4 点）
- 工具编排优先于换模型：在商品知识库问答、广告素材核查、客服辅助等场景，先设计 reading/search/computation 工具与 agent harness，而不是直接换更大模型；评测时固定 backbone，对比 naive RAG 与 harness 的差距。
- 引入 citation/relation graph：将商品关系、内容引用、品牌-属性等构建成可检索的 graph，供 agent 多跳导航；要求每个答案声明可溯源，降低生成式推荐中的虚构商品 ID 或属性风险。
- 主动弃权机制：当知识库缺少对应商品、属性、政策时让系统返回“未知/不提供”，避免生成式推荐编造价格、卖点或库存；可设置证据缺失阈值来触发弃权。
- 自托管与单卡基线：对未公开的选品、竞价、用户数据，可选用开源 20B 级模型本地部署；发布一键评测脚本，在自己的语料和模型上重跑，作为上线门槛。