論文の概要: Beyond Brainstorming: What Drives High-Quality Scientific Ideas? Lessons from Multi-Agent Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.04575v1
• Date: Wed, 06 Aug 2025 15:59:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.80589
• Title: Beyond Brainstorming: What Drives High-Quality Scientific Ideas? Lessons from Multi-Agent Collaboration
• Title（参考訳）: ブレインストーミングを超えて - 高品質な科学思想を駆動するものは何か? マルチエージェントコラボレーションから学ぶ
• Authors: Nuo Chen, Yicheng Tong, Jiaying Wu, Minh Duc Duong, Qian Wang, Qingyun Zou, Bryan Hooi, Bingsheng He,
• Abstract要約: 本稿では,構造化マルチエージェントの議論が独創的思考を超えうるかどうかを考察する。 研究提案を作成するための協調型マルチエージェントフレームワークを提案する。 エージェントベースのスコアリングと,新規性,戦略的ビジョン,統合深度といった領域にわたるヒューマンレビューを備えた包括的プロトコルを採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.41889496960302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While AI agents show potential in scientific ideation, most existing frameworks rely on single-agent refinement, limiting creativity due to bounded knowledge and perspective. Inspired by real-world research dynamics, this paper investigates whether structured multi-agent discussions can surpass solitary ideation. We propose a cooperative multi-agent framework for generating research proposals and systematically compare configurations including group size, leaderled versus leaderless structures, and team compositions varying in interdisciplinarity and seniority. To assess idea quality, we employ a comprehensive protocol with agent-based scoring and human review across dimensions such as novelty, strategic vision, and integration depth. Our results show that multi-agent discussions substantially outperform solitary baselines. A designated leader acts as a catalyst, transforming discussion into more integrated and visionary proposals. Notably, we find that cognitive diversity is a primary driver of quality, yet expertise is a non-negotiable prerequisite, as teams lacking a foundation of senior knowledge fail to surpass even a single competent agent. These findings offer actionable insights for designing collaborative AI ideation systems and shed light on how team structure influences creative outcomes.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントは科学的思考の可能性を示しているが、既存のフレームワークのほとんどは単一エージェントの洗練に依存しており、知識と視点の境界による創造性を制限している。 本研究は,現実の研究力学に触発され,構造化マルチエージェントの議論が独創的思考を超越できるかどうかを考察する。 本研究では,グループサイズ,リーダー型,リーダレス構造,学際性と年長性に異なるチーム構成などの構成を体系的に比較し,研究提案を生成するための協調型マルチエージェントフレームワークを提案する。 アイデアの質を評価するために、エージェントベースのスコアリングと、新規性、戦略的ビジョン、統合深度といった分野にわたるヒューマンレビューを備えた包括的プロトコルを用いる。 以上の結果から,マルチエージェントによる議論は単独のベースラインを著しく上回ることがわかった。 指定されたリーダーが触媒として働き、議論をより統合的で幻想的な提案に転換する。 特に、認知の多様性が品質の主要な要因であることに気付きましたが、高度な知識の基盤を欠いたチームは、ひとつの能力を持ったエージェントでさえも上回らないため、専門知識はもはや必要とされない前提条件です。 これらの発見は、協調的なAIアイデアシステムを設計するための実用的な洞察を与え、チーム構造が創造的な結果にどのように影響するかを明かした。

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