Construye tu Grupo de Investigación Personalizado: Un Marco Multiagente para la Automatización Continua e Interactiva de la Ciencia

Build Your Personalized Research Group: A Multiagent Framework for Continual and Interactive Science Automation

October 17, 2025

Autores: Ed Li, Junyu Ren, Xintian Pan, Cat Yan, Chuanhao Li, Dirk Bergemann, Zhuoran Yang

cs.AI

Resumen

La automatización del descubrimiento científico representa un hito crítico en la investigación de la Inteligencia Artificial (IA). Sin embargo, los sistemas agentes existentes para la ciencia adolecen de dos limitaciones fundamentales: flujos de trabajo rígidos y preprogramados que no pueden adaptarse a hallazgos intermedios, y una gestión inadecuada del contexto que dificulta la investigación a largo plazo. Presentamos freephdlabor, un marco de trabajo multiagente de código abierto que cuenta con flujos de trabajo completamente dinámicos determinados por el razonamiento en tiempo real de los agentes y una \textit{arquitectura modular} que permite una personalización sin fisuras: los usuarios pueden modificar, añadir o eliminar agentes para abordar requisitos específicos del dominio. El marco proporciona una infraestructura integral que incluye compactación automática del contexto, comunicación basada en espacios de trabajo para prevenir la degradación de la información, persistencia de la memoria entre sesiones y mecanismos de intervención humana no bloqueantes. Estas características transforman colectivamente la investigación automatizada de intentos aislados y de una sola ejecución en programas de investigación continuos que se construyen sistemáticamente sobre exploraciones previas e incorporan la retroalimentación humana. Al ofrecer tanto los principios arquitectónicos como la implementación práctica para construir sistemas co-científicos personalizables, este trabajo tiene como objetivo facilitar una adopción más amplia de la investigación automatizada en diversos dominios científicos, permitiendo a los profesionales desplegar sistemas multiagente interactivos que realicen investigaciones de extremo a extremo de manera autónoma, desde la ideación hasta la experimentación y la redacción de manuscritos listos para publicación.

English

The automation of scientific discovery represents a critical milestone in Artificial Intelligence (AI) research. However, existing agentic systems for science suffer from two fundamental limitations: rigid, pre-programmed workflows that cannot adapt to intermediate findings, and inadequate context management that hinders long-horizon research. We present freephdlabor, an open-source multiagent framework featuring fully dynamic workflows determined by real-time agent reasoning and a \textit{modular architecture} enabling seamless customization -- users can modify, add, or remove agents to address domain-specific requirements. The framework provides comprehensive infrastructure including automatic context compaction, workspace-based communication to prevent information degradation, memory persistence across sessions, and non-blocking human intervention mechanisms. These features collectively transform automated research from isolated, single-run attempts into continual research programs that build systematically on prior explorations and incorporate human feedback. By providing both the architectural principles and practical implementation for building customizable co-scientist systems, this work aims to facilitate broader adoption of automated research across scientific domains, enabling practitioners to deploy interactive multiagent systems that autonomously conduct end-to-end research -- from ideation through experimentation to publication-ready manuscripts.