論文の概要: Autonomous Agents for Scientific Discovery: Orchestrating Scientists, Language, Code, and Physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09901v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 22:26:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.679506
• Title: Autonomous Agents for Scientific Discovery: Orchestrating Scientists, Language, Code, and Physics
• Title（参考訳）: 科学発見のための自律エージェント:科学者、言語、コード、物理の組織化
• Authors: Lianhao Zhou, Hongyi Ling, Cong Fu, Yepeng Huang, Michael Sun, Wendi Yu, Xiaoxuan Wang, Xiner Li, Xingyu Su, Junkai Zhang, Xiusi Chen, Chenxing Liang, Xiaofeng Qian, Heng Ji, Wei Wang, Marinka Zitnik, Shuiwang Ji,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人間の科学者、自然言語、コンピュータ言語とコード、物理学との相互作用を編成する柔軟性と汎用性を備えたフレームワークを提供する。 本稿では, LLMを基盤とした科学エージェントの展望と展望と, 科学発見のライフサイクルを変革する上でのその役割について述べる。 オープンな研究課題を特定し、より堅牢で汎用的で適応的な科学エージェントを構築するための有望な方向性を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.55776608452017
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Computing has long served as a cornerstone of scientific discovery. Recently, a paradigm shift has emerged with the rise of large language models (LLMs), introducing autonomous systems, referred to as agents, that accelerate discovery across varying levels of autonomy. These language agents provide a flexible and versatile framework that orchestrates interactions with human scientists, natural language, computer language and code, and physics. This paper presents our view and vision of LLM-based scientific agents and their growing role in transforming the scientific discovery lifecycle, from hypothesis discovery, experimental design and execution, to result analysis and refinement. We critically examine current methodologies, emphasizing key innovations, practical achievements, and outstanding limitations. Additionally, we identify open research challenges and outline promising directions for building more robust, generalizable, and adaptive scientific agents. Our analysis highlights the transformative potential of autonomous agents to accelerate scientific discovery across diverse domains.
• Abstract（参考訳）: コンピューティングは長い間、科学的な発見の基盤として機能してきた。 近年,大規模言語モデル(LLM)の台頭とともにパラダイムシフトが出現し,エージェントと呼ばれる自律システムを導入し,さまざまなレベルの自律性発見を加速している。 これらの言語エージェントは、人間の科学者、自然言語、コンピュータ言語とコード、物理学との相互作用を編成する柔軟で汎用的なフレームワークを提供する。 本稿では, LLMに基づく科学エージェントの展望と展望と, 仮説発見, 実験設計, 実行, 結果分析, 改善に至るまで, 科学的発見のライフサイクルを変革する上でのその役割について述べる。 我々は、現在の方法論を批判的に検討し、重要なイノベーション、実践的な成果、卓越した限界を強調します。 さらに、オープンな研究課題を特定し、より堅牢で汎用的で適応的な科学エージェントを構築するための有望な方向性を概説する。 我々の分析は、様々な領域にわたる科学的発見を加速する自律エージェントの変容の可能性を強調している。

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