個別化研究グループの構築：継続的かつ対話型の科学自動化のためのマルチエージェントフレームワーク

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

October 17, 2025

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

cs.AI

要旨

科学的発見の自動化は、人工知能（AI）研究における重要なマイルストーンを表している。しかし、既存の科学的エージェントシステムは、中間的な発見に適応できない硬直的な事前プログラムされたワークフローと、長期的な研究を妨げる不十分なコンテキスト管理という2つの根本的な制約に直面している。本論文では、freephdlaborを紹介する。これは、リアルタイムのエージェント推論によって決定される完全に動的なワークフローと、シームレスなカスタマイズを可能にするモジュラーアーキテクチャを特徴とするオープンソースのマルチエージェントフレームワークである。ユーザーは、ドメイン固有の要件に対応するためにエージェントを変更、追加、または削除することができる。このフレームワークは、自動コンテキスト圧縮、情報の劣化を防ぐワークスペースベースのコミュニケーション、セッション間でのメモリの永続性、非ブロッキングな人間介入メカニズムなど、包括的なインフラストラクチャを提供する。これらの機能により、自動化された研究は、孤立した単一実行の試みから、以前の探索を体系的に構築し、人間のフィードバックを取り入れる継続的な研究プログラムへと変革される。本論文は、カスタマイズ可能な共同研究者システムを構築するためのアーキテクチャ原則と実用的な実装を提供することで、科学分野全体での自動化研究のより広範な採用を促進し、実践者がアイデアの創出から実験、出版準備原稿までのエンドツーエンドの研究を自律的に行うインタラクティブなマルチエージェントシステムを展開することを可能にすることを目指している。

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.