論文の概要: MMORF: A Multi-agent Framework for Designing Multi-objective Retrosynthesis Planning Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05075v1
- Date: Mon, 06 Apr 2026 18:21:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.437296
- Title: MMORF: A Multi-agent Framework for Designing Multi-objective Retrosynthesis Planning Systems
- Title（参考訳）: MMORF:多目的再合成計画システム設計のためのマルチエージェントフレームワーク
- Authors: Frazier N. Baker, Trieu Nguyen, Reza Averly, Botao Yu, Daniel Adu-Ampratwum, Huan Sun, Xia Ning,
- Abstract要約: MMORFは多目的再合成計画のためのMASを構築するためのフレームワークである。
MMORFを用いて、MASILとRFASの2つの代表MASを構築する。
MMORFは多目的レトロシンセプション計画のための基礎的枠組みである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.507671986623386
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Multi-objective retrosynthesis planning is a critical chemistry task requiring dynamic balancing of quality, safety, and cost objectives. Language model-based multi-agent systems (MAS) offer a promising approach for this task: leveraging interactions of specialized agents to incorporate multiple objectives into retrosynthesis planning. We present MMORF, a framework for constructing MAS for multi-objective retrosynthesis planning. MMORF features modular agentic components, which can be flexibly combined and configured into different systems, enabling principled evaluation and comparison of different system designs. Using MMORF, we construct two representative MAS: MASIL and RFAS. On a newly curated benchmark consisting of 218 multi-objective retrosynthesis planning tasks, MASIL achieves strong safety and cost metrics on soft-constraint tasks, frequently Pareto-dominating baseline routes, while RFAS achieves a 48.6% success rate on hard-constraint tasks, outperforming state-of-the-art baselines. Together, these results show the effectiveness of MMORF as a foundational framework for exploring MAS for multi-objective retrosynthesis planning. Code and data are available at https://anonymous.4open.science/r/MMORF/.
- Abstract（参考訳）: 多目的再合成計画は、品質、安全性、コスト目標の動的バランスを必要とする重要な化学課題である。
言語モデルに基づくマルチエージェントシステム(MAS)はこのタスクに有望なアプローチを提供する。
MMORFは多目的再合成計画のためのMASを構築するためのフレームワークである。
MMORFはモジュール型のエージェントコンポーネントを備えており、様々なシステムに柔軟に組み合わせて構成することができ、異なるシステム設計の原則的な評価と比較を可能にする。
MMORFを用いて、MASILとRFASの2つの代表MASを構築する。
218の多目的再合成計画タスクからなる新たなベンチマークでは、MASILはソフト制約タスク、しばしばパレート支配のベースラインルートにおいて強力な安全性とコストのメトリクスを達成し、RFASはハード制約タスクにおいて48.6%の成功率を達成し、最先端のベースラインを上回っている。
これらの結果は,多目的レトロシンセプション計画のためのMASを探索するための基礎的枠組みとしてのMMORFの有効性を示す。
コードとデータはhttps://anonymous.4open.science/r/MMORF/で公開されている。
関連論文リスト
- Expert Pyramid Tuning: Efficient Parameter Fine-Tuning for Expertise-Driven Task Allocation [7.579163774245479]
Expert Pyramid Tuning (EPT) は、コンピュータビジョンからPEFTの領域に多スケールのピラミッドの概念を統合する新しいアーキテクチャである。
EPT は SOTA MoE-LoRA の亜種を著しく上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-13T02:23:41Z) - Agentic Neural Networks: Self-Evolving Multi-Agent Systems via Textual Backpropagation [29.45297422127962]
階層型ニューラルネットワークアーキテクチャとしてマルチエージェントコラボレーションを概念化するフレームワークを提案する。
この設計では、各エージェントはノードとして動作し、各レイヤは特定のサブタスクに焦点を当てた「チーム」を形成する。
この結果から,ANNはマルチエージェントシステムのためのスケーラブルでデータ駆動型フレームワークであることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-10T17:59:21Z) - MAS-ZERO: Designing Multi-Agent Systems with Zero Supervision [76.42361936804313]
自動MAS設計のための自己進化型推論時間フレームワークMAS-ZEROを紹介する。
MAS-ZEROはメタレベルの設計を採用し、各問題インスタンスに適したMAS構成を反復的に生成し、評価し、洗練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-21T00:56:09Z) - MFE-ETP: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Multi-modal Foundation Models on Embodied Task Planning [50.45558735526665]
具体的タスクプランニングにおけるMFMの性能について,より深く,包括的に評価する。
我々は,その複雑で可変なタスクシナリオを特徴付けるMFE-ETPという新しいベンチマークを提案する。
ベンチマークと評価プラットフォームを用いて、いくつかの最先端のMFMを評価し、それらが人間レベルの性能に著しく遅れていることを発見した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-06T11:07:18Z) - Noise-powered Multi-modal Knowledge Graph Representation Framework [52.95468915728721]
マルチモーダル・プレトレーニングの台頭は、統合されたマルチモーダル知識グラフ表現学習フレームワークの必要性を強調している。
モードレベルのノイズマスキングを備えたトランスフォーマーアーキテクチャを用いた新しいSNAG手法を提案する。
提案手法は10個のデータセットにまたがってSOTA性能を実現し,その汎用性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-11T15:48:43Z) - Improving Planning with Large Language Models: A Modular Agentic Architecture [6.394504490512812]
大規模言語モデル(LLM)は、多段階の推論や目標指向の計画を必要とするタスクに悩まされることが多い。
本稿では,特殊モジュールの反復的相互作用によって計画が達成されるエージェントアーキテクチャ,MAPを提案する。
MAPは両方の標準LLM法よりも大幅に改善されていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-30T00:10:14Z) - A Tree-Structured Multi-Task Model Recommender [25.445073413243925]
木構造型マルチタスクアーキテクチャは、マルチタスク学習(MTL)のコンテキストにおいて、複数の視覚タスクに取り組むために採用されている。
本稿では,モデルトレーニングを行なわずにユーザ指定の計算予算を満たしながら高いタスク性能を実現することができる木構造マルチタスクアーキテクチャを提案する。
一般的なMTLベンチマークの大規模な評価は、推奨アーキテクチャが最先端のMTL手法と比較して、競合するタスク精度と計算効率を達成できることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-10T00:09:43Z)
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。