論文の概要: Exploring Modularity of Agentic Systems for Drug Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22189v2
• Date: Thu, 21 Aug 2025 15:36:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 14:03:17.192572
• Title: Exploring Modularity of Agentic Systems for Drug Discovery
• Title（参考訳）: 薬物発見のためのエージェントシステムのモジュール性を探る
• Authors: Laura van Weesep, Samuel Genheden, Ola Engkvist, Jens Sjölund,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とエージェントシステムは、薬物発見を加速するエキサイティングな機会を提供する。 LLMやエージェントの種類などのシステムの一部が交換可能であるかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1233814047122899
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-language models (LLMs) and agentic systems present exciting opportunities to accelerate drug discovery. In this study, we examine the modularity of LLM-based agentic systems for drug discovery, i.e., whether parts of the system such as the LLM and type of agent are interchangeable, a topic that has received limited attention in drug discovery. We compare the performance of different LLMs and the effectiveness of tool-calling agents versus code-generating agents. Our case study, comparing performance in orchestrating tools for chemistry and drug discovery using an LLM-as-a-judge score, shows that Claude-3.5-Sonnet, Claude-3.7-Sonnet and GPT-4o outperform alternative language models such as Llama-3.1-8B, Llama-3.1-70B, GPT-3.5-Turbo, and Nova-Micro. Although we confirm that code-generating agents outperform the tool-calling ones on average, we show that this is highly question- and model-dependent. Furthermore, the impact of replacing system prompts is dependent on the question and model, underscoring that even in this particular domain one cannot just replace components of the system without re-engineering. Our study highlights the necessity of further research into the modularity of agentic systems to enable the development of reliable and modular solutions for real-world problems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)とエージェントシステムは、薬物発見を加速するエキサイティングな機会を提供する。 本研究では,薬物発見のためのLSMベースのエージェントシステムのモジュラリティ,すなわち,LSMやエージェントの種類などのシステムの一部が交換可能であるかを検討する。 異なるLCMの性能とツールコールエージェントとコード生成エージェントの有効性を比較した。 LLM-as-a-judgeスコアを用いた化学・薬物発見のためのオーケストレーションツールの性能を比較すると、Claude-3.5-Sonnet, Claude-3.7-Sonnet, GPT-4oはLlama-3.1-8B, Llama-3.1-70B, GPT-3.5-Turbo, Nova-Microなどの代替言語モデルよりも優れていた。 我々は,コード生成エージェントがツール呼び出しエージェントよりも平均的に優れていることを確認したが,これは疑問が多く,モデルに依存していることを示す。 さらに、システムプロンプトの置き換えの影響は、問題とモデルに依存しており、この特定のドメインであっても、再設計なしではシステムのコンポーネントを置き換えることはできない、と強調している。 本研究は,実世界の問題に対する信頼性とモジュール性を実現するために,エージェントシステムのモジュール性に関するさらなる研究の必要性を強調した。

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