LiRA — multi-agent workflow для подготовки обзоров литературы Это, конечно, еще не кнопка «сделай красиво», но уже что-то похожее. Фреймворк запускает редакционный конвейер, когда подходящие исследования уже подобраны. Над текстом трудится команда агентов, которые проектируют структуру, пишут разделы, вычитывают текст и дорабатывают слабые места. В среднем готовые обзоры получили 4 балла из 5, а сама LiRA заметно обошла другие автоматические системы. Ее тестировали на 250 обзорах из 23 научных областей. В 20 фрагментах из 30 независимые эксперты оценили LiRA выше, чем тексты, написанные людьми. По их мнению, фреймворк полнее раскрывал тему. Причем использовалась не самая сильная модель GPT-4o-mini. Готового сервиса нет, но код открыт. Если вы хоть раз ставили что-нибудь с GitHub, легко справитесь сами. А если нет, спросите у нейросети, она проведет пошагово. Порог входа минимальный. По сути, там несколько команд в терминале и настройка модели. Если само слово «терминал» вызывает ужас, думаю, легко договоритесь с кем-нибудь за пару банок пива. #stack