Resumen: Las patentes contienen un rico conocimiento técnico que puede inspirar ideas innovadoras de productos, pero acceder e interpretar esta información sigue siendo un desafío. Este trabajo explora el uso de modelos de idiomas grandes (LLM) y agentes autónomos para extraer y generar conceptos de productos a partir de una patente determinada. En este trabajo, diseñamos el agente ideate, un marco para generar automáticamente las ideas de negocios basadas en productos de las patentes. Experimentamos con LLM de código abierto y arquitecturas basadas en agentes en tres dominios: informática, procesamiento del lenguaje natural y química de materiales. Los resultados de la evaluación muestran que el enfoque agente superó constantemente a los LLM independientes en términos de calidad de idea, relevancia y novedad. Estos hallazgos sugieren que la combinación de LLM con flujos de trabajo de agente puede mejorar significativamente la tubería de innovación al desbloquear el potencial sin explotar de la generación de ideas de ideas de negocios a partir de datos de patentes.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 2 de julio de 2025.
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