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
• 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。

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