論文の概要: Agent Laboratory: Using LLM Agents as Research Assistants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04227v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 01:58:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:57:03.975006
• Title: Agent Laboratory: Using LLM Agents as Research Assistants
• Title（参考訳）: エージェントラボ:LLMエージェントを研究アシスタントとして使う
• Authors: Samuel Schmidgall, Yusheng Su, Ze Wang, Ximeng Sun, Jialian Wu, Xiaodong Yu, Jiang Liu, Zicheng Liu, Emad Barsoum,
• Abstract要約: Agent Laboratoryは、研究プロセス全体を完了できる自律的なフレームワークである。 人間が提案する研究アイデアを受け入れ、文学的レビュー、実験、レポート作成という3つの段階を進む。 エージェント・ラボラトリーは研究費を大幅に削減し、従来の自律的な研究方法に比べて84%の削減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.588095150057384
• License:
• Abstract: Historically, scientific discovery has been a lengthy and costly process, demanding substantial time and resources from initial conception to final results. To accelerate scientific discovery, reduce research costs, and improve research quality, we introduce Agent Laboratory, an autonomous LLM-based framework capable of completing the entire research process. This framework accepts a human-provided research idea and progresses through three stages--literature review, experimentation, and report writing to produce comprehensive research outputs, including a code repository and a research report, while enabling users to provide feedback and guidance at each stage. We deploy Agent Laboratory with various state-of-the-art LLMs and invite multiple researchers to assess its quality by participating in a survey, providing human feedback to guide the research process, and then evaluate the final paper. We found that: (1) Agent Laboratory driven by o1-preview generates the best research outcomes; (2) The generated machine learning code is able to achieve state-of-the-art performance compared to existing methods; (3) Human involvement, providing feedback at each stage, significantly improves the overall quality of research; (4) Agent Laboratory significantly reduces research expenses, achieving an 84% decrease compared to previous autonomous research methods. We hope Agent Laboratory enables researchers to allocate more effort toward creative ideation rather than low-level coding and writing, ultimately accelerating scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: 歴史的に科学的な発見は長くて費用がかかるプロセスであり、初期の概念から最終的な結果までかなりの時間と資源を必要とする。 科学的な発見を加速し、研究コストを削減し、研究品質を向上させるために、研究プロセス全体を完了できる自律型LLMベースのフレームワークであるエージェントラボラトリーを導入する。 このフレームワークは、人為的な研究アイデアを受け入れ、文学的レビュー、実験、レポート作成の3段階を経て、コードリポジトリや研究レポートを含む包括的な研究成果を生成するとともに、各段階でフィードバックやガイダンスを提供することができる。 我々はエージェントラボラトリーを様々な最先端のLCMで展開し、複数の研究者を招いて調査に参加し、研究プロセスのガイドとして人間からのフィードバックを提供し、最終論文を評価する。 その結果,(1)o1-previewを駆使したエージェントラボでは,研究成果が最良であること,(2)既存の手法と比較して機械学習コードで最先端の成果が得られること,(3)各段階でフィードバックを提供する人間による関与が研究全体の品質を著しく向上すること,(4)エージェントラボでは研究費用を大幅に削減し,従来の自律的な研究方法に比べて84%の削減を実現できること,などが判明した。 エージェントラボラトリーは、低レベルのコーディングや執筆よりも創造的なアイデアにより多くの労力を割くことができ、最終的には科学的発見を加速できることを期待しています。

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