論文の概要: Technical Implementation of Tippy: Multi-Agent Architecture and System Design for Drug Discovery Laboratory Automation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17852v1
- Date: Fri, 18 Jul 2025 17:57:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-25 15:10:42.413872
- Title: Technical Implementation of Tippy: Multi-Agent Architecture and System Design for Drug Discovery Laboratory Automation
- Title（参考訳）: Tippyの技術的実装:医薬品発見実験室自動化のためのマルチエージェントアーキテクチャとシステム設計
- Authors: Yao Fehlis, Charles Crain, Aidan Jensen, Michael Watson, James Juhasz, Paul Mandel, Betty Liu, Shawn Mahon, Daren Wilson, Nick Lynch-Jonely, Ben Leedom, David Fuller,
- Abstract要約: 本稿では,Tippyのマルチエージェントシステム実装に関する総合的技術分析を行った。
我々は,OpenAI Agents SDKを介して協調する5つの特殊エージェント(スーパーバイザ,分子,ラボ,分析,レポート)を特徴とする分散アーキテクチャを提案する。
システムアーキテクチャには、エージェント固有のツール統合、非同期通信パターン、Gitベースのトラッキングによる包括的な構成追跡が含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Building on the conceptual framework presented in our previous work on agentic AI for pharmaceutical research, this paper provides a comprehensive technical analysis of Tippy's multi-agent system implementation for drug discovery laboratory automation. We present a distributed microservices architecture featuring five specialized agents (Supervisor, Molecule, Lab, Analysis, and Report) that coordinate through OpenAI Agents SDK orchestration and access laboratory tools via the Model Context Protocol (MCP). The system architecture encompasses agent-specific tool integration, asynchronous communication patterns, and comprehensive configuration management through Git-based tracking. Our production deployment strategy utilizes Kubernetes container orchestration with Helm charts, Docker containerization, and CI/CD pipelines for automated testing and deployment. The implementation integrates vector databases for RAG functionality and employs an Envoy reverse proxy for secure external access. This work demonstrates how specialized AI agents can effectively coordinate complex laboratory workflows while maintaining security, scalability, reliability, and integration with existing laboratory infrastructure through standardized protocols.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Tippyのマルチエージェントシステム実装の総合的技術分析を行い,医薬品研究のためのエージェントAIに関するこれまでの研究で提示された概念的枠組みを概説する。
我々は,OpenAI Agents SDKを介して,Model Context Protocol(MCP)を介して実験室ツールにアクセスするための,5つの特殊なエージェント(スーパーバイザ,モジュール,ラボ,分析,レポート)を特徴とする分散マイクロサービスアーキテクチャを提案する。
システムアーキテクチャには、エージェント固有のツール統合、非同期通信パターン、Gitベースのトラッキングによる包括的な構成管理が含まれている。
当社の運用デプロイメント戦略では、Helmチャートを使用したKubernetesコンテナオーケストレーション、Dockerコンテナ化、CI/CDパイプラインを自動テストとデプロイメントに使用しています。
この実装では、RAG機能用のベクトルデータベースを統合し、Envoyのリバースプロキシを使用して、セキュアな外部アクセスを実現している。
この研究は、セキュリティ、スケーラビリティ、信頼性、および標準化されたプロトコルを通じて既存の実験室インフラストラクチャとの統合を維持しながら、AIエージェントが複雑な実験室ワークフローを効果的にコーディネートする方法を示す。
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