論文の概要: ChemHAS: Hierarchical Agent Stacking for Enhancing Chemistry Tools

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21569v1
• Date: Tue, 27 May 2025 06:22:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.171431
• Title: ChemHAS: Hierarchical Agent Stacking for Enhancing Chemistry Tools
• Title（参考訳）: ChemHAS: 化学ツールの強化を目的とした階層型エージェントスタック
• Authors: Zhucong Li, Bowei Zhang, Jin Xiao, Zhijian Zhou, Fenglei Cao, Jiaqing Liang, Yuan Qi,
• Abstract要約: 我々は,限られたデータからエージェントスタック構造を最適化することで,化学ツールを強化するシンプルで効果的な方法であるChemHASを提案する。 ChemHASは4つの基本的な化学タスクにまたがって性能を向上し,ツールの予測誤差を効果的に補償できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.4380618947395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM)-based agents have demonstrated the ability to improve performance in chemistry-related tasks by selecting appropriate tools. However, their effectiveness remains limited by the inherent prediction errors of chemistry tools. In this paper, we take a step further by exploring how LLMbased agents can, in turn, be leveraged to reduce prediction errors of the tools. To this end, we propose ChemHAS (Chemical Hierarchical Agent Stacking), a simple yet effective method that enhances chemistry tools through optimizing agent-stacking structures from limited data. ChemHAS achieves state-of-the-art performance across four fundamental chemistry tasks, demonstrating that our method can effectively compensate for prediction errors of the tools. Furthermore, we identify and characterize four distinct agent-stacking behaviors, potentially improving interpretability and revealing new possibilities for AI agent applications in scientific research. Our code and dataset are publicly available at https: //anonymous.4open.science/r/ChemHAS-01E4/README.md.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)ベースのエージェントは、適切なツールを選択することで、化学関連タスクのパフォーマンスを向上させる能力を示した。 しかし、それらの有効性は、化学ツールの固有の予測誤差によって制限されている。 本稿では,LSMをベースとしたエージェントが,ツールの予測誤差を低減するためにどのように活用できるかを検討する。 この目的のために,限られたデータからエージェントスタック構造を最適化することにより,化学ツールを効率化する,シンプルかつ効果的な手法であるChemHAS(Chemical Hierarchical Agent Stacking)を提案する。 ChemHASは4つの基本的な化学タスクで最先端のパフォーマンスを実現し,ツールの予測エラーを効果的に補償できることを実証した。 さらに、4つの異なるエージェントスタッキング行動を特定し、特徴付け、解釈可能性を改善し、科学研究におけるAIエージェントの新たな可能性を明らかにする。 私たちのコードとデータセットはhttps: //anonymous.4open.science/r/ChemHAS-01E4/README.mdで公開されています。

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