論文の概要: ResearchCodeAgent: An LLM Multi-Agent System for Automated Codification of Research Methodologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20117v1
- Date: Mon, 28 Apr 2025 07:18:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.605481
- Title: ResearchCodeAgent: An LLM Multi-Agent System for Automated Codification of Research Methodologies
- Title（参考訳）: ResearchCodeAgent:研究方法論の自動符号化のためのLLMマルチエージェントシステム
- Authors: Shubham Gandhi, Dhruv Shah, Manasi Patwardhan, Lovekesh Vig, Gautam Shroff,
- Abstract要約: 本研究では,研究方法論の体系化を自動化する新しいマルチエージェントシステムであるResearchCodeAgentを紹介する。
このシステムは、ハイレベルな研究概念と実践的な実装のギャップを埋める。
ResearchCodeAgentは、研究実施プロセスに向けた重要なステップであり、機械学習研究のペースを加速する可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.90884865239373
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper we introduce ResearchCodeAgent, a novel multi-agent system leveraging large language models (LLMs) agents to automate the codification of research methodologies described in machine learning literature. The system bridges the gap between high-level research concepts and their practical implementation, allowing researchers auto-generating code of existing research papers for benchmarking or building on top-of existing methods specified in the literature with availability of partial or complete starter code. ResearchCodeAgent employs a flexible agent architecture with a comprehensive action suite, enabling context-aware interactions with the research environment. The system incorporates a dynamic planning mechanism, utilizing both short and long-term memory to adapt its approach iteratively. We evaluate ResearchCodeAgent on three distinct machine learning tasks with distinct task complexity and representing different parts of the ML pipeline: data augmentation, optimization, and data batching. Our results demonstrate the system's effectiveness and generalizability, with 46.9% of generated code being high-quality and error-free, and 25% showing performance improvements over baseline implementations. Empirical analysis shows an average reduction of 57.9% in coding time compared to manual implementation. We observe higher gains for more complex tasks. ResearchCodeAgent represents a significant step towards automating the research implementation process, potentially accelerating the pace of machine learning research.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)エージェントを活用した,機械学習文献に記述された研究手法の体系化を自動化する新しいマルチエージェントシステムであるResearchCodeAgentを紹介する。
このシステムは、高レベルの研究概念と実践的な実装のギャップを埋め、研究者は、部分的または完全なスタータ符号が利用可能である文学で指定された既存のメソッドのベンチマークや構築のための既存の研究論文のコードの自動生成を可能にする。
ResearchCodeAgentは、包括的なアクションスイートを備えた柔軟なエージェントアーキテクチャを使用して、研究環境とのコンテキスト認識インタラクションを可能にする。
このシステムには動的計画機構が組み込まれており、短期記憶と長期記憶の両方を利用して、そのアプローチを反復的に適応させる。
我々はResearchCodeAgentを、タスクの複雑さが異なる3つの異なる機械学習タスクで評価し、MLパイプラインの異なる部分、すなわちデータ拡張、最適化、データバッチ化を表現した。
システムの有効性と一般化性を示し,46.9%が高品質でエラーのないコードで,25%がベースライン実装よりも性能が向上した。
経験的分析では、手動による実装と比較して、コーディング時間の平均57.9%が減少している。
我々はより複雑なタスクに対してより高い利得を観察する。
ResearchCodeAgentは、研究実施プロセスを自動化するための重要なステップであり、機械学習研究のペースを加速する可能性がある。
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