論文の概要: A Vision for Auto Research with LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18765v1
• Date: Sat, 26 Apr 2025 02:06:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.978252
• Title: A Vision for Auto Research with LLM Agents
• Title（参考訳）: LLMエージェントを用いた自動車研究の展望
• Authors: Chengwei Liu, Chong Wang, Jiayue Cao, Jingquan Ge, Kun Wang, Lvye Zhang, Ming-Ming Cheng, Penghai Zhao, Tianlin Li, Xiaojun Jia, Xiang Li, Xinfeng Li, Yang Liu, Yebo Feng, Yihao Huang, Yijia Xu, Yuqiang Sun, Zhenhong Zhou, Zhengzi Xu,
• Abstract要約: 本稿では,科学研究の全ライフサイクルの自動化,コーディネート,最適化を目的とした構造化マルチエージェントフレームワークであるエージェントベースオートリサーチを紹介する。 このシステムは、文献レビュー、アイデア、方法論、実験、論文執筆、査読応答、普及など、すべての主要な研究段階にまたがる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.310516109726656
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces Agent-Based Auto Research, a structured multi-agent framework designed to automate, coordinate, and optimize the full lifecycle of scientific research. Leveraging the capabilities of large language models (LLMs) and modular agent collaboration, the system spans all major research phases, including literature review, ideation, methodology planning, experimentation, paper writing, peer review response, and dissemination. By addressing issues such as fragmented workflows, uneven methodological expertise, and cognitive overload, the framework offers a systematic and scalable approach to scientific inquiry. Preliminary explorations demonstrate the feasibility and potential of Auto Research as a promising paradigm for self-improving, AI-driven research processes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,科学研究の全ライフサイクルの自動化,コーディネート,最適化を目的とした構造化マルチエージェントフレームワークであるエージェントベースオートリサーチを紹介する。 大規模言語モデル(LLM)とモジュール型エージェントコラボレーションの能力を活用して、このシステムは、文献レビュー、アイデア、方法論計画、実験、論文執筆、ピアレビュー応答、普及など、すべての主要な研究フェーズにまたがる。 断片化されたワークフロー、不均一な方法論的専門知識、認知的過負荷といった問題に対処することで、このフレームワークは科学的調査に対する体系的でスケーラブルなアプローチを提供する。 予備的な調査では、自己改善、AI駆動の研究プロセスのための有望なパラダイムとして、Auto Researchの可能性と可能性を実証している。

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