在期末挑战作业中，我们设计了一个AI Agent，旨在从指定的顶会论文中自动提取开源数据集链接。该Agent能够快速识别并解析论文中的数据集描述信息，从而高效地获取这些数据集的访问链接。

为了实现这一目标，我们采用了自然语言处理（NLP）技术，包括文本预处理、实体识别和关系抽取等步骤。通过训练一个深度学习模型，该模型能够理解论文中的数据集描述，并将其转换为易于理解和操作的格式。

此外，我们还考虑了多模态数据获取的需求，即不仅从文本中提取数据链接，还可能涉及图像、视频等其他类型的数据。因此，我们的AI Agent还具备跨模态数据处理的能力，能够根据不同的数据类型进行相应的处理和提取。

通过使用这个AI Agent，我们可以大大提升数据获取的效率，节省大量的时间和精力。同时，它还能够帮助研究人员更好地了解顶会论文中的数据资源，促进学术交流和知识共享。主题：期末挑战作业——AI Agent 设计：顶会论文数据集链接自动化挖掘 •目标：开发AI Agent 从指定顶会论文中自动提取开源数据集链接，提升数据获取效率