論文の概要: CLIMATEAGENT: Multi-Agent Orchestration for Complex Climate Data Science Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20109v1
• Date: Tue, 25 Nov 2025 09:27:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.386044
• Title: CLIMATEAGENT: Multi-Agent Orchestration for Complex Climate Data Science Workflows
• Title（参考訳）: CLIMATEAGENT: 複雑な気候データサイエンスワークフローのためのマルチエージェントオーケストレーション
• Authors: Hyeonjae Kim, Chenyue Li, Wen Deng, Mengxi Jin, Wen Huang, Mengqian Lu, Binhang Yuan,
• Abstract要約: 我々は、エンドツーエンドの気候データ分析タスクを編成する、自律的なマルチエージェントフレームワークであるClimateAgentを紹介する。 Climate-Agent-Bench-85では、ClimateAgentが100%タスク完了とレポート品質スコア8.32を達成し、GitHub-Copilot(6.27)とGPT-5ベースライン(3.26)を上回りました。 その結果、動的API認識と自己修正実行を備えたマルチエージェントオーケストレーションが、気候科学分析タスクの信頼性とエンドツーエンドの自動化を大幅に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.678989760151575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Climate science demands automated workflows to transform comprehensive questions into data-driven statements across massive, heterogeneous datasets. However, generic LLM agents and static scripting pipelines lack climate-specific context and flexibility, thus, perform poorly in practice. We present ClimateAgent, an autonomous multi-agent framework that orchestrates end-to-end climate data analytic workflows. ClimateAgent decomposes user questions into executable sub-tasks coordinated by an Orchestrate-Agent and a Plan-Agent; acquires data via specialized Data-Agents that dynamically introspect APIs to synthesize robust download scripts; and completes analysis and reporting with a Coding-Agent that generates Python code, visualizations, and a final report with a built-in self-correction loop. To enable systematic evaluation, we introduce Climate-Agent-Bench-85, a benchmark of 85 real-world tasks spanning atmospheric rivers, drought, extreme precipitation, heat waves, sea surface temperature, and tropical cyclones. On Climate-Agent-Bench-85, ClimateAgent achieves 100% task completion and a report quality score of 8.32, outperforming GitHub-Copilot (6.27) and a GPT-5 baseline (3.26). These results demonstrate that our multi-agent orchestration with dynamic API awareness and self-correcting execution substantially advances reliable, end-to-end automation for climate science analytic tasks.
• Abstract（参考訳）: 気候科学は、包括的な質問を大規模で異質なデータセットにまたがるデータ駆動のステートメントに変換するために、自動化されたワークフローを要求する。 しかし、ジェネリックLLMエージェントと静的スクリプティングパイプラインは気候特有のコンテキストや柔軟性に欠けており、実際は性能が悪くなっている。 エンドツーエンドの気候データ分析ワークフローをオーケストレーションする、自律的なマルチエージェントフレームワークであるClimateAgentを紹介します。 ClimateAgentはユーザ質問をOrchestrate-AgentとPlan-Agentによって調整された実行可能なサブタスクに分解し、ロバストなダウンロードスクリプトを動的にイントロスペクションするData-Agentsを介してデータを取得し、Pythonコードを生成するCoding-Agentで分析とレポートを完了し、視覚化し、組み込みの自己補正ループで最終レポートを作成する。 系統的な評価を可能にするため,大気河川,干ばつ,極端降水,熱波,海面温度,熱帯サイクロンにまたがる85の現実世界タスクのベンチマークであるClimate-Agent-Bench-85を導入する。 Climate-Agent-Bench-85では、ClimateAgentが100%タスク完了とレポート品質スコア8.32を達成し、GitHub-Copilot(6.27)とGPT-5ベースライン(3.26)を上回っている。 これらの結果は、動的API認識と自己修正実行によるマルチエージェントオーケストレーションが、気候科学分析タスクの信頼性とエンドツーエンドの自動化を大幅に向上することを示す。

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