論文の概要: From Single to Multi-Agent Reasoning: Advancing GeneGPT for Genomics QA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10581v1
• Date: Thu, 15 Jan 2026 16:54:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-16 19:43:19.233421
• Title: From Single to Multi-Agent Reasoning: Advancing GeneGPT for Genomics QA
• Title（参考訳）: シングルエージェント推論からマルチエージェント推論へ:GeneGPTのゲノミクスQAへの応用
• Authors: Kimia Abedini, Farzad Shami, Gianmaria Silvello,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ゲノム質問応答(QA)の可能性を提供するが、ドメイン固有のデータベースへのアクセスが制限されているため制限に直面している。 我々は、複雑なゲノミクスクエリのための特殊エージェントを効率的にコーディネートするマルチエージェントフレームワークであるGenomAgentを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5140398997363853
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Comprehending genomic information is essential for biomedical research, yet extracting data from complex distributed databases remains challenging. Large language models (LLMs) offer potential for genomic Question Answering (QA) but face limitations due to restricted access to domain-specific databases. GeneGPT is the current state-of-the-art system that enhances LLMs by utilizing specialized API calls, though it is constrained by rigid API dependencies and limited adaptability. We replicate GeneGPT and propose GenomAgent, a multi-agent framework that efficiently coordinates specialized agents for complex genomics queries. Evaluated on nine tasks from the GeneTuring benchmark, GenomAgent outperforms GeneGPT by 12% on average, and its flexible architecture extends beyond genomics to various scientific domains needing expert knowledge extraction.
• Abstract（参考訳）: ゲノム情報を補完することは生物医学研究に不可欠であるが、複雑な分散データベースからデータを抽出することは依然として困難である。 大規模言語モデル(LLM)は、ゲノム質問応答(QA)の可能性を提供するが、ドメイン固有のデータベースへのアクセスが制限されているため制限に直面している。 GeneGPTは、厳格なAPI依存性と限定的な適応性によって制約されているが、特殊なAPI呼び出しを利用することでLLMを強化する現在の最先端システムである。 我々はGeneGPTを複製し、複雑なゲノミクスクエリのための特殊エージェントを効率的にコーディネートするマルチエージェントフレームワークGenomAgentを提案する。 GeneTuringベンチマークから9つのタスクを評価したGenomAgentは、GeneGPTを平均で12%上回り、その柔軟なアーキテクチャはゲノム学を超えて、専門知識の抽出を必要とするさまざまな科学領域にまで拡張されている。

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