論文の概要: AgentPanel: Toward a New Paradigm for Human--AI Collaboration in Exploring Scientific Questions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.03283v1
- Date: Tue, 04 Aug 2026 07:58:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-05 15:30:23.090413
- Title: AgentPanel: Toward a New Paradigm for Human--AI Collaboration in Exploring Scientific Questions
- Title（参考訳）: AgentPanel: 科学的課題を探求する人間-AIコラボレーションのための新しいパラダイムを目指して
- Authors: Zhiyao Cui, Qianyi Wang, Haoyang Yan, Yiqun Zhang, Siyue Ren, Hangfan Zhang, Zelin Tan, Hao Li, Chunjiang Mu, Dexian Cai, Shao Zhang, Chen Zhang, Meng Li, Jianan Chai, Yuting Fan, Zichao Ye, Xiaolei Yang, Xinyao Lu, Yuyang Yu, Wenjie Lou, Xiaosong Wang, Fenghua Ling, Shiyang Feng, Mao Su, Qiaosheng Zhang, Bo Zhang, Yang Chen, Lei Bai, Shuyue Hu,
- Abstract要約: AgentPanelは、科学探査におけるAIコラボレーションのためのマルチエージェントフォーラムである。
我々は,AgentPanelを,アイデア品質,探索幅,インタラクションの有効性,候補選択効率,実用性の観点から評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.760647430747106
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Identifying promising scientific ideas remains an important challenge in research practice. Researchers commonly rely on small-group discussions or one-to-one interactions with a single large language model, yet these approaches often expose them to only a limited range of perspectives and directions. We present AgentPanel, a multi-agent forum for human--AI collaboration in scientific exploration. Heterogeneous agents asynchronously discuss scientific questions in a forum-style environment, while researchers can submit questions, browse and organize candidate ideas, engage agents in follow-up interactions, and optionally generate post-hoc summary reports. We evaluate AgentPanel in terms of idea quality, exploration breadth, interaction effectiveness, candidate-selection efficiency, and practical utility. Offline experiments show that AgentPanel outperforms a centralized multi-agent debate baseline. A human study with 20 participants further shows that users value AgentPanel for perspective diversity and exploration support. In experience-based comparisons with commonly used LLM tools, 65\% of participants favored AgentPanel for both breadth of research directions and overall suitability for early-stage exploration. The platform is publicly available at https://agentpanel.cc/.
- Abstract（参考訳）: 有望な科学的アイデアを特定することは、研究実践において重要な課題である。
研究者は通常、小さなグループでの議論や単一の大きな言語モデルとの1対1の対話に頼っているが、これらのアプローチはしばしば限られた視点と方向しか公開しない。
我々は,AgentPanelを科学探査における人間-AI協調のための多エージェントフォーラムとして紹介する。
不均一なエージェントはフォーラムスタイルの環境で科学的質問を非同期に議論し、研究者は質問を提出し、候補のアイデアを閲覧し、整理し、フォローアップインタラクションにエージェントを関与させ、オプションでポストホックの要約レポートを生成する。
我々は,AgentPanelを,アイデア品質,探索幅,インタラクションの有効性,候補選択効率,実用性の観点から評価した。
オフライン実験は、AgentPanelが集中型マルチエージェントの議論ベースラインより優れていることを示している。
さらに、20人の参加者による人間による研究では、パースペクティブの多様性と探索支援のためにAgentPanelが重要であることが示されている。
経験に基づくLLMツールとの比較では,65%の参加者がAgentPanelを研究方向の広さと早期探索の全体的な適合性の両方に好んでいる。
プラットフォームはhttps://agentpanel.cc/.comで公開されている。
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