論文の概要: Science Consultant Agent
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16171v1
- Date: Thu, 18 Dec 2025 04:46:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-19 18:10:31.91465
- Title: Science Consultant Agent
- Title（参考訳）: 科学コンサルタントエージェント
- Authors: Karthikeyan K, Philip Wu, Xin Tang, Alexandre Alves,
- Abstract要約: Science Consultant Agentは、WebベースのAI(Artificial Intelligence)ツールで、実践者がAIベースのソリューションの最も効果的なモデリング戦略を選択し、実装するのを支援する。
調査、スマートフィル、Research-Guided Recommendation、Prototype Builderの4つのコアコンポーネントを通じて運用されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.84211208957975
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The Science Consultant Agent is a web-based Artificial Intelligence (AI) tool that helps practitioners select and implement the most effective modeling strategy for AI-based solutions. It operates through four core components: Questionnaire, Smart Fill, Research-Guided Recommendation, and Prototype Builder. By combining structured questionnaires, literature-backed solution recommendations, and prototype generation, the Science Consultant Agent accelerates development for everyone from Product Managers and Software Developers to Researchers. The full pipeline is illustrated in Figure 1.
- Abstract（参考訳）: Science Consultant Agentは、WebベースのAI(Artificial Intelligence)ツールで、実践者がAIベースのソリューションの最も効果的なモデリング戦略を選択し、実装するのを支援する。
調査、スマートフィル、Research-Guided Recommendation、Prototype Builderの4つのコアコンポーネントを通じて運用されている。
構造化されたアンケート、文献支援のソリューションレコメンデーション、プロトタイプ生成を組み合わせることで、Science Consultant Agentは、プロダクトマネージャやソフトウェア開発者から研究者まで、すべての人の開発を加速します。
完全なパイプラインは図1に示されています。
関連論文リスト
- AstaBench: Rigorous Benchmarking of AI Agents with a Scientific Research Suite [75.58737079136942]
本稿では,AstaBenchについて紹介する。AstaBenchは,科学的研究を行うためのエージェント能力の総合的な測定を行うスイートである。
私たちのスイートには、プロダクショングレードの検索ツールを備えた、最初の科学研究環境が付属しています。
22のエージェントクラスで57のエージェントを評価したところ,いくつかの興味深い結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-24T17:10:26Z) - AgentBuilder: Exploring Scaffolds for Prototyping User Experiences of Interface Agents [12.162052959427855]
エージェント体験プロトタイピングにおける重要な活動とエージェントプロトタイピングシステムの望ましい能力を明らかにする。
In situ agent prototyping study with 14 participants using AgentBuilder to validation the design requirements。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-06T02:58:42Z) - Cognitive Kernel-Pro: A Framework for Deep Research Agents and Agent Foundation Models Training [67.895981259683]
汎用AIエージェントは、次世代人工知能の基礎となるフレームワークとして、ますます認識されている。
現在のエージェントシステムはクローズドソースか、さまざまな有料APIやプロプライエタリなツールに大きく依存している。
我々は,完全オープンソースかつ(最大限に)フリーなマルチモジュールエージェントフレームワークであるCognitive Kernel-Proを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-01T08:11:31Z) - Deep Research Agents: A Systematic Examination And Roadmap [109.53237992384872]
Deep Research (DR) エージェントは複雑な多ターン情報研究タスクに取り組むように設計されている。
本稿では,DRエージェントを構成する基礎技術とアーキテクチャコンポーネントの詳細な分析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-22T16:52:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。