論文の概要: Simple Agents Outperform Experts in Biomedical Imaging Workflow Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06006v1
• Date: Tue, 02 Dec 2025 18:42:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.142039
• Title: Simple Agents Outperform Experts in Biomedical Imaging Workflow Optimization
• Title（参考訳）: バイオメディカルイメージングワークフロー最適化のエキスパートに優れたシンプルなエージェント
• Abstract要約: 生産レベルのコンピュータビジョンツールを科学データセットに適応させることは、重要な"ラストマイル"ボトルネックである。 我々は、AIエージェントを使ってこの手動コーディングを自動化し、最適なエージェント設計のオープンな問題に焦点を当てる。 簡単なエージェントフレームワークが、人間-専門家のソリューションよりも優れた適応コードを生成することを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.36509281190662
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Adapting production-level computer vision tools to bespoke scientific datasets is a critical "last mile" bottleneck. Current solutions are impractical: fine-tuning requires large annotated datasets scientists often lack, while manual code adaptation costs scientists weeks to months of effort. We consider using AI agents to automate this manual coding, and focus on the open question of optimal agent design for this targeted task. We introduce a systematic evaluation framework for agentic code optimization and use it to study three production-level biomedical imaging pipelines. We demonstrate that a simple agent framework consistently generates adaptation code that outperforms human-expert solutions. Our analysis reveals that common, complex agent architectures are not universally beneficial, leading to a practical roadmap for agent design. We open source our framework and validate our approach by deploying agent-generated functions into a production pipeline, demonstrating a clear pathway for real-world impact.
• Abstract（参考訳）: 生産レベルのコンピュータビジョンツールを科学データセットに適応させることは、重要な"ラストマイル"ボトルネックである。 微調整には、科学者がしばしば欠落する大きな注釈付きデータセットが必要で、手作業によるコード適応には、数週間から数ヶ月の労力がかかる。 我々は、AIエージェントを使ってこの手動コーディングを自動化し、このタスクに最適なエージェント設計のオープンな問題に焦点を当てる。 エージェントコード最適化のための体系的評価フレームワークを導入し、3つの生産レベルのバイオメディカルイメージングパイプラインについて検討する。 簡単なエージェントフレームワークが、人間-専門家のソリューションよりも優れた適応コードを生成することを実証する。 我々の分析によると、共通で複雑なエージェントアーキテクチャは普遍的に有益ではないことが判明し、エージェント設計の実践的なロードマップが導かれる。 我々は、我々のフレームワークをオープンソース化し、エージェント生成関数をプロダクションパイプラインにデプロイすることで、我々のアプローチを検証する。

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