論文の概要: AutoResearchClaw: Self-Reinforcing Autonomous Research with Human-AI Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20025v2
• Date: Sat, 23 May 2026 19:12:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 16:32:37.763869
• Title: AutoResearchClaw: Self-Reinforcing Autonomous Research with Human-AI Collaboration
• Title（参考訳）: AutoResearchClaw: 人間とAIのコラボレーションによる自律的な研究
• Authors: Jiaqi Liu, Shi Qiu, Mairui Li, Bingzhou Li, Haonian Ji, Siwei Han, Xinyu Ye, Peng Xia, Zihan Dong, Meng Chen, Congyu Zhang, Letian Zhang, Guiming Chen, Haoqin Tu, Xinyu Yang, Lu Feng, Xujiang Zhao, Haifeng Chen, Jiawei Zhou, Xiao Wang, Weitong Zhang, Hongtu Zhu, Yun Li, Jieru Mei, Hongliang Fei, Jiaheng Zhang, Linjie Li, Linjun Zhang, Yuyin Zhou, Sheng Wang, Caiming Xiong, James Zou, Zeyu Zheng, Cihang Xie, Mingyu Ding, Huaxiu Yao,
• Abstract要約: 提案するAutoResearchClawは,5つのメカニズムに基づいて構築されたマルチエージェント自律型研究パイプラインである。 25トピックの実験ステージベンチマークであるARC-Benchでは、AutoResearchClawがAI Scientist v2を54.7%上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 175.74514061083195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automating scientific discovery requires more than generating papers from ideas. Real research is iterative: hypotheses are challenged from multiple perspectives, experiments fail and inform the next attempt, and lessons accumulate across cycles. Existing autonomous research systems often model this process as a linear pipeline: they rely on single-agent reasoning, stop when execution fails, and do not carry experience across runs. We present AutoResearchClaw, a multi-agent autonomous research pipeline built on five mechanisms: structured multi-agent debate for hypothesis generation and result analysis, a self-healing executor with a \textsc{Pivot}/\textsc{Refine} decision loop that transforms failures into information, verifiable result reporting that prevents fabricated numbers and hallucinated citations, human-in-the-loop collaboration with seven intervention modes spanning full autonomy to step-by-step oversight, and cross-run evolution that converts past mistakes into future safeguards. On ARC-Bench, a 25-topic experiment-stage benchmark, AutoResearchClaw outperforms AI Scientist v2 by 54.7%. A human-in-the-loop ablation across seven intervention modes reveals that precise, targeted collaboration at high-leverage decision points consistently outperforms both full autonomy and exhaustive step-by-step oversight. We position AutoResearchClaw as a research amplifier that augments rather than replaces human scientific judgment. Code is available at https://github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw.
• Abstract（参考訳）: 科学的発見の自動化には、アイデアから論文を生成する以上のことが必要である。 仮説は複数の視点から挑戦され、実験は失敗し、次の試みを知らせ、サイクルを通して教訓が蓄積される。 既存の自律的な研究システムは、このプロセスを線形パイプラインとしてモデル化することが多い。 仮説生成と結果分析のための構造化されたマルチエージェントの議論、失敗を情報に変換する自己修復エグゼクティブループ、生成した数と幻覚的引用を防ぐ検証結果レポート、完全な自律性から段階的に監視する7つの介入モードによる人間とループのコラボレーション、そして過去の失敗を将来の安全ガードに変換するクロスラン進化の5つのメカニズムに基づいて構築されたマルチエージェント自律型研究パイプラインであるAutoResearchClawを提案する。 25トピックの実験ステージベンチマークであるARC-Benchでは、AutoResearchClawがAI Scientist v2を54.7%上回っている。 7つの介入モードにまたがる人間のループによるアブレーションは、高精度で目標とする高い平均的な決定ポイントでのコラボレーションが、完全な自律性と徹底的なステップバイステップ監視の両方を一貫して上回っていることを明らかにしている。 われわれはAutoResearchClawを、人間の科学的判断に取って代わるのではなく、強化する研究増幅器として位置づけている。 コードはhttps://github.com/aiming-lab/AutoResearchClawで入手できる。

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