論文の概要: BrainAgent: A Large Language Model-Driven Multi-Agent Framework for Autonomous Brain Signal Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.25400v1
- Date: Wed, 24 Jun 2026 04:54:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-25 17:05:30.225832
- Title: BrainAgent: A Large Language Model-Driven Multi-Agent Framework for Autonomous Brain Signal Understanding
- Title（参考訳）: BrainAgent: 自律的脳信号理解のための大規模言語モデル駆動型マルチエージェントフレームワーク
- Abstract要約: BrainAgentは、抽象自然言語意図を厳格で実行可能でエンドツーエンドの処理パイプラインに基盤として設計されたフレームワークである。
実証的な結果は、BrainAgentがより優れた信頼性を持つ複合体を効果的に自動化し、民主化された脳信号理解へのパラダイムシフトを示すことを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.82763389561231
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Brain-Computer Interfaces (BCIs) and brain signal understanding are pivotal for clinical health and next-generation interactions. Despite this significance, its widespread adoption in real-world scenarios remains restricted, primarily because current analytical paradigms lack sufficient agentic intelligence. First, existing methodologies impose prohibitive technical barriers, requiring extensive specialized expertise. Second, they remain inherently static and task-specific, failing to execute the complex, long-horizon workflows essential for real-world deployment. To accelerate the democratization of brain signal understanding, we draw inspiration from Large Language Models (LLMs) to introduce BrainAgent, an LLM-driven multi-agent framework designed to ground abstract natural language intent into rigorous, executable, and end-to-end processing pipelines. BrainAgent employs a hierarchical architecture where a central supervisor orchestrates specialized sub-agents for adaptive task decomposition and execution. Furthermore, we establish a comprehensive, systematic benchmark for evaluating agentic systems in brain signal analysis. Empirical results demonstrate that BrainAgent effectively automates complex workflows with superior reliability, marking a paradigm shift toward democratized brain signal understanding.
- Abstract（参考訳）: 脳-コンピュータインタフェース(BCI)と脳信号理解は、臨床の健康と次世代の相互作用にとって重要な要素である。
この重要性にもかかわらず、現実のシナリオにおいて広く採用されているのは、主に現在の分析パラダイムには十分なエージェント知性がないためである。
第一に、既存の方法論は禁止的な技術的障壁を課し、広範囲の専門的な専門知識を必要とする。
第二に、それらは本質的に静的でタスク固有のもので、現実世界のデプロイメントに不可欠な、複雑で長期にわたるワークフローを実行できない。
脳信号理解の民主化を加速するために、我々はLarge Language Models (LLMs) からインスピレーションを得て、LLM駆動の多エージェントフレームワークBrainAgentを導入する。
BrainAgentは階層的なアーキテクチャを採用しており、中央監督官は適応的なタスクの分解と実行のために特別なサブエージェントを編成する。
さらに,脳信号解析におけるエージェントシステム評価のための総合的,体系的なベンチマークを構築した。
実証的な結果から、BrainAgentは信頼性の高い複雑なワークフローを効果的に自動化し、民主化された脳信号理解へのパラダイムシフトを示す。
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