INDIBATOR: 分子発見におけるマルチエージェント討論のための多様かつ事実に基づいた個性

要旨

マルチエージェントシステムは、科学発見の自動化における強力なパラダイムとして登場している。マルチエージェントシステム内のエージェントの振る舞いを差別化するために、現在のフレームワークでは通常、「査読者」や「執筆者」といった汎用的な役割ベースのペルソナを割り当てるか、あるいは粗いキーワードベースのペルソナに依存している。これは機能的ではあるが、独自の研究軌跡によって形成される貢献を行う人間の科学者の働き方を過度に単純化している。この問題に対処するため、我々はINDIBATORを提案する。これは、エージェントを個別化された科学者プロファイルに基づかせる分子発見のフレームワークであり、このプロファイルは、文献由来の知識のための出版履歴と、構造的な事前知識のための分子履歴という二つのモダリティから構築される。これらのエジェントは、提案、批評、投票の段階を経て多段階の議論を行う。評価の結果、この細粒度な個別性に基づくエージェントは、粗粒度なペルソナに依存するシステムを一貫して上回り、競争力のある、あるいは最先端の性能を達成することが実証された。これらの結果は、高品質な発見のためには個々のエージェントの「科学的DNA」を捉えることが不可欠であることを裏付けている。

English

Multi-agent systems have emerged as a powerful paradigm for automating scientific discovery. To differentiate agent behavior in the multi-agent system, current frameworks typically assign generic role-based personas such as ''reviewer'' or ''writer'' or rely on coarse grained keyword-based personas. While functional, this approach oversimplifies how human scientists operate, whose contributions are shaped by their unique research trajectories. In response, we propose INDIBATOR, a framework for molecular discovery that grounds agents in individualized scientist profiles constructed from two modalities: publication history for literature-derived knowledge and molecular history for structural priors. These agents engage in multi-turn debate through proposal, critique, and voting phases. Our evaluation demonstrates that these fine-grained individuality-grounded agents consistently outperform systems relying on coarse-grained personas, achieving competitive or state-of-the-art performance. These results validate that capturing the ``scientific DNA'' of individual agents is essential for high-quality discovery.

INDIBATOR: 分子発見におけるマルチエージェント討論のための多様かつ事実に基づいた個性

INDIBATOR: Diverse and Fact-Grounded Individuality for Multi-Agent Debate in Molecular Discovery

要旨

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