Costruisci il Tuo Gruppo di Ricerca Personalizzato: Un Framework Multiagente per l'Automazione Continua e Interattiva della Scienza

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

October 17, 2025

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

cs.AI

Abstract

L'automazione della scoperta scientifica rappresenta una pietra miliare fondamentale nella ricerca sull'Intelligenza Artificiale (IA). Tuttavia, i sistemi agentivi esistenti per la scienza presentano due limitazioni di base: flussi di lavoro rigidi e pre-programmati che non possono adattarsi ai risultati intermedi, e una gestione del contesto inadeguata che ostacola la ricerca a lungo termine. Presentiamo freephdlabor, un framework multiagente open-source che offre flussi di lavoro completamente dinamici determinati dal ragionamento in tempo reale degli agenti e un'architettura modulare che consente una personalizzazione senza soluzione di continuità: gli utenti possono modificare, aggiungere o rimuovere agenti per soddisfare requisiti specifici del dominio. Il framework fornisce un'infrastruttura completa che include la compattazione automatica del contesto, la comunicazione basata su workspace per prevenire il degrado delle informazioni, la persistenza della memoria tra le sessioni e meccanismi di intervento umano non bloccanti. Queste caratteristiche trasformano collettivamente la ricerca automatizzata da tentativi isolati e a singola esecuzione in programmi di ricerca continui che si basano sistematicamente su esplorazioni precedenti e incorporano il feedback umano. Fornendo sia i principi architettonici che l'implementazione pratica per costruire sistemi co-scienziati personalizzabili, questo lavoro mira a facilitare una più ampia adozione della ricerca automatizzata in vari ambiti scientifici, consentendo ai professionisti di implementare sistemi multiagente interattivi che conducono autonomamente ricerche end-to-end, dall'ideazione attraverso la sperimentazione fino alla produzione di manoscritti pronti per la pubblicazione.

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.