論文の概要: ResearchPilot: A Local-First Multi-Agent System for Literature Synthesis and Related Work Drafting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14629v1
• Date: Sun, 15 Mar 2026 22:02:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.92547
• Title: ResearchPilot: A Local-First Multi-Agent System for Literature Synthesis and Related Work Drafting
• Title（参考訳）: ResearchPilot: 文学合成と関連する作業ドラフトのためのローカルファーストマルチエージェントシステム
• Authors: Peng Zhang,
• Abstract要約: ResearchPilotは、文献レビュー支援のためのオープンソースのセルフホスト可能なマルチエージェントシステムである。 自然言語研究の質問を受けて、Semantic ScholarとarXivから論文を検索する。 紙抽象物から構造化された結果を抽出し、クロスペーパーパターンを合成し、引用・認識作業部を起草する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.272585676511349
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: ResearchPilot is an open-source, self-hostable multi-agent system for literature-review assistance. Given a natural-language research question, it retrieves papers from Semantic Scholar and arXiv, extracts structured findings from paper abstracts, synthesizes cross-paper patterns, and drafts a citation-aware related-work section. The system combines FastAPI, Next.js, DSPy, SQLite, and Qdrant in a local-first architecture that supports bring-your-own-key model access and remote-or-local embeddings. This paper describes the system design, typed agent interfaces, persistence and history-search mechanisms, and the engineering tradeoffs involved in building a transparent research assistant. Rather than claiming algorithmic novelty, we present ResearchPilot as a systems contribution and evaluate it through automated tests and end-to-end local runs. We discuss limitations including external API rate limits, abstract-only extraction, incomplete corpus coverage, and the lack of citation verification.
• Abstract（参考訳）: ResearchPilotは、文献レビュー支援のためのオープンソースのセルフホスト可能なマルチエージェントシステムである。 自然言語研究の質問が与えられたら、Semantic ScholarとarXivから論文を検索し、論文の要約から構造化された結果を抽出し、クロスペーパーパターンを合成し、引用対応の関連作業セクションをドラフトする。 このシステムは、FastAPI、Next.js、DSPy、SQLite、Qdrantをローカルファーストのアーキテクチャで組み合わせ、持ち帰り型のモデルアクセスとリモートまたはローカルの埋め込みをサポートする。 本稿では, システム設計, タイプエージェントインタフェース, 永続性と履歴探索機構, 透明な研究アシスタント構築に関わる工学的トレードオフについて述べる。 アルゴリズムのノベルティを主張する代わりに,システムコントリビューションとしてResearchPilotを紹介し,自動テストとエンドツーエンドローカル実行を通じて評価する。 本稿では,外部APIレート制限,抽象的のみ抽出,不完全コーパスカバレッジ,引用検証の欠如などについて論じる。

関連論文リスト

• FS-Researcher: Test-Time Scaling for Long-Horizon Research Tasks with File-System-Based Agents [53.03492387564392]
  我々はFS-Researcherを紹介した。FS-Researcherはファイルシステムベースのフレームワークで、永続的なワークスペースを通じてコンテキストウィンドウを超えて深い研究をスケールする。 Context Builderエージェントはインターネットを閲覧し、構造化されたノートを書き、ソースを階層的な知識ベースにアーカイブする。 その後、レポートライターエージェントが最終レポートセクションをセクションごとに構成し、知識ベースを事実のソースとして扱う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-02T03:00:19Z)
• Intelligent Scientific Literature Explorer using Machine Learning (ISLE) [0.797970449705065]
  本稿では,大規模データ取得,ハイブリッド検索,セマンティックトピックモデリング,異種知識グラフ構築を組み合わせた科学文献探索システムを提案する。 提案するフレームワークは,AIによる科学的発見の基盤となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-14T16:54:24Z)
• WisPaper: Your AI Scholar Search Engine [55.07907253175705]
  textscWisPaperは、インテリジェントな学術検索と文献管理プラットフォームである。 文献発見、管理、研究フロンティアの継続的な追跡をシームレスに接続するクローズドループワークフローを提供する。 プラットフォームは一般公開されており、学術や産業の研究者に利用されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-07T15:10:20Z)
• AISAC: An Integrated multi-agent System for Transparent, Retrieval-Grounded Scientific Assistance [0.0]
  AISACはオーケストレーションのためのLangGraph、ベクトル検索のためのFAISS、永続性といった技術の上に構築されている。 システムは、LangGraphのStatePlannerを介して調整されたプロンプトエンジニアリングエージェントを実装している。 プロジェクト主導のブートストラップにより、研究チームはコアコードを変更することなく、ツールやプロンプト、データソースをカスタマイズできる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-18T01:51:05Z)
• Build Your Personalized Research Group: A Multiagent Framework for Continual and Interactive Science Automation [41.659285482346235]
  我々は,リアルタイムエージェント推論によって動的に決定されるテキストを特徴とするオープンソースのマルチエージェントフレームワークであるtexttfreephdlaborを提案する。 このフレームワークは、テキスト自動コンテキストのコンパクト化、情報劣化を防ぐためのテキストワークスペースベースのコミュニケーション、セッション間のテキストメモリ持続性、およびテキストノンブロッキング人間の介入メカニズムを含む包括的なインフラを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-17T13:13:32Z)
• HySemRAG: A Hybrid Semantic Retrieval-Augmented Generation Framework for Automated Literature Synthesis and Methodological Gap Analysis [55.2480439325792]
  HySemRAGは、Extract, Transform, Load (ETL)パイプラインとRetrieval-Augmented Generation (RAG)を組み合わせたフレームワークである。 システムは、マルチ層アプローチを通じて既存のRAGアーキテクチャの制限に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-01T20:30:42Z)
• 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)
• System for systematic literature review using multiple AI agents: Concept and an empirical evaluation [3.453564255183234]
  体系的文献レビュー(SLR)は証拠に基づく研究の基礎である。 本稿では,SLRの完全自動化を目的とした新しいマルチAIエージェントシステムを提案する。 包括性と精度を維持しつつ,従来のSLRに必要な時間と労力を大幅に削減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T10:27:52Z)
• Retrieving and Reading: A Comprehensive Survey on Open-domain Question Answering [62.88322725956294]
  OpenQAの最近の研究動向を概観し、特にニューラルMSC技術を導入したシステムに注目した。 Retriever-Reader' と呼ばれる最新の OpenQA アーキテクチャを導入し、このアーキテクチャに従うさまざまなシステムを分析します。 次に、OpenQAシステムの開発における主要な課題について議論し、一般的に使用されるベンチマークの分析を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-04T04:47:46Z)

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。