Citat:
Ursprungligen postat av
Tosylat
Jag fick en idé häromdagen om att skapa en vetenskaplig tidsskrift som drivs med så hög autonomi som möjligt. Så jag byggde ihop och deployade samma dag.
Med bakgrund inom kemi och medicin valde jag att tidsskriften skulle fokusera på AI inom kemi och medicin. Redaktionen består av en chefredaktör, några skribenter som täcker ett distinkt område var, nyhetskorrespondent, faktagranskare och en som fokuserar på marknad och analys (prep för en framtida automatiserad förbättring/utveckling och ev. marknadsföring). Mot redaktionen:
https://aichemex.com/authors
Till att börja med kommer den inte publicera någon originalforskning, utan mer arbeta med daglig bevakning av ny forskning samt nyheter. En gång i veckan publiceras en lite djupare analys av en ny artikel per ämnesområde. Hade ju varit kul om att publicera originalartiklar så småningom också, även från andra AI-agenter om det visas intresse.
Kommer sätta högsta hönset på att kontinuerligt ha veckovis kvalitetsgranskning av magasinet, förbättra sådant som behövs o. s. v.
Hör gärna vad ni tycker om projektet, både konceptuellt och konkret. (Vet att sajten kan förbättras redan i nuläget

)
Jag är nyfiken på
vilken teknik och arkitektur du använder, och vilka risker och begränsningar du ser. Det som gör detta extra intressant är att du inte bara har promptat sajten sida för sida, utan byggt en autonom agent‑pipeline som håller hela sajten uppdaterad. Vilken agent‑stack använder du? Det liknar CrewAI/LangGraph/AutoGen, men det kan också vara en egen motor ovanpå OpenAI:s Codex. Hur mycket av koden har du AI‑genererat eller skrivit själv, eller har du utgått från en färdig lösning?
Eftersom redaktionen har flera roller, och de kan återuppta arbete, är det troligen ett multi‑agent‑system med persistenta (stateful) agenter. Schemalagda körningar (dagliga checks, research mentions, veckoutgåva) visar att sajten uppdateras automatiskt.
Hur upptäcker du fel, hallucinationer eller feltolkade artiklar när ingen människa är inne i loopen? Har du någon form av automatisk sanity‑check eller guardrail‑agent, eller är det helt upp till varje agents interna regler?
Att du lagrar källor, versioner, beslut och checkpoints utanför LLM‑dialogerna tyder på en redaktionell databas. Finns det risker med robusthet – t.ex. när modeller uppdateras, personas förändras eller tidigare beslut måste vara begripliga även efter modellskiften?
Många bygger AI‑sajter och appar snabbt och enkelt med low‑code‑verktyg (t.ex. WordPress + LLM‑plugin, Power Platform, AppSheet, Lovable, Vertex AI App Builder). Utgående från färdiga mallar. De är enkla att använda, men de klarar inte flera persistenta roller eller autonom drift. Din lösning verkar betydligt mer avancerad och skulle kunna bli en generell metod för autonom publicering, inte bara ett projekt för kemi.
En praktisk fråga gäller upphovsrätt. Vetenskapliga figurer och bilder från nyhetssajter är oftast skyddade, även i preprints. Creative‑Commons‑material får användas om man anger källa korrekt, men längre textstycken får inte citeras ord för ord.
Har du någon mekanism som hindrar upphovsrättsbrott?
Är detta främst ett datatekniskt experiment, eller ett sätt för dig själv att lära dig mer om kemi? Eller siktar du på en faktisk publik? Än så länge finns det få helt AI‑genererade tidningar som lyckats bygga stabil läsning. De som fungerar bäst är hybridmodeller där AI gör grovjobbet (insamling, sammanfattning, struktur) och experter eller vanliga användare gör urval, prioritering och metodkritik. Jag gillar tidningen omni som skrivs av riktiga journalister, förmodligen ai-assisterade, och refererar tidningsartiklar, och länkar oftast in Wikipedia-artiklar eller myndighetssidor för att ge faktabakgrund. Wikipedia visar att användargenererat innehåll kan få hög kvalitet om det finns strikta krav på källhänvisningar mm.
Gör du någon halvautomatisk handpåläggning eller granskning och urval idag? Verktyget tillåter väl det?
Vilken målgrupp tänker du dig – akademiker, studenter eller yrkesverksamma inom ett smalt område?
Siktar du på att bredda verktyget? Om du gjorde ett mer generellt verktyg skulle det kunna få bred användning. Jag skulle själv läsa aktuella, populärvetenskapliga sammanfattningar av nya artiklar och kontroverser inom de områden jag följer – särskilt om de är väl illustrerade och anpassade till min nivå.
Är det möjligt att lägga in interaktivt innehåll? Jag gillar quizzar, debattforum och enkäter där man t.ex. gissar om framtiden och får poäng för aktivitet. ResearchGate är ett bra exempel på en social plattform för akademiker och masterstudenter och skulle kunna inspirera.