論文の概要: INDIBATOR: Diverse and Fact-Grounded Individuality for Multi-Agent Debate in Molecular Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01815v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 08:47:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:34.017725
• Title: INDIBATOR: Diverse and Fact-Grounded Individuality for Multi-Agent Debate in Molecular Discovery
• Title（参考訳）: INDIBATOR:分子発見における多面的議論のための多様性とFact-Grounded individuality
• Authors: Yunhui Jang, Seonghyun Park, Jaehyung Kim, Sungsoo Ahn,
• Abstract要約: INDIBATORは、個々の科学者プロファイルにエージェントを接地する分子発見のフレームワークである。 本評価は, 粗粒度ペルソナに依存するシステムにおいて, 微粒度個別化エージェントが常に優れていたことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.94648673694909
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-agent systems have emerged as a powerful paradigm for automating scientific discovery. To differentiate agent behavior in the multi-agent system, current frameworks typically assign generic role-based personas such as ''reviewer'' or ''writer'' or rely on coarse grained keyword-based personas. While functional, this approach oversimplifies how human scientists operate, whose contributions are shaped by their unique research trajectories. In response, we propose INDIBATOR, a framework for molecular discovery that grounds agents in individualized scientist profiles constructed from two modalities: publication history for literature-derived knowledge and molecular history for structural priors. These agents engage in multi-turn debate through proposal, critique, and voting phases. Our evaluation demonstrates that these fine-grained individuality-grounded agents consistently outperform systems relying on coarse-grained personas, achieving competitive or state-of-the-art performance. These results validate that capturing the ``scientific DNA'' of individual agents is essential for high-quality discovery.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステムは科学的発見を自動化するための強力なパラダイムとして登場した。 エージェントの動作をマルチエージェントシステムで区別するために、現在のフレームワークは一般に'reviewer'や'writer'のような一般的なロールベースのペルソナを割り当てたり、粗い粒度のキーワードベースのペルソナに依存したりする。 機能的ではあるが、このアプローチは人間の科学者の操作方法を単純化し、その貢献は独自の研究軌道によって形作られています。 InDIBATORは,文献由来の知識の出版史と構造的先行の分子史という2つのモードから構築された,個別化科学者プロファイルのエージェントを基盤とする分子発見フレームワークである。 これらのエージェントは、提案、批判、投票フェーズを通じて多回討論を行う。 評価の結果,これらの細粒度個別化エージェントは,粗粒度のペルソナに依存したシステムより常に優れており,競争力や最先端のパフォーマンスを実現していることがわかった。 これらの結果は、個々のエージェントの'scientific DNA'を捕獲することが高品質な発見に不可欠であることを証明している。

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