INDIBATOR: 분자 발견을 위한 다중 에이전트 토론을 위한 다양하고 사실에 기반한 개별성

초록

다중 에이전트 시스템은 과학적 발견을 자동화하는 강력한 패러다임으로 부상했습니다. 현재의 다중 에이전트 시스템 프레임워크는 에이전트 행동을 차별화하기 위해 일반적으로 '검토자'나 '작성자'와 같은 일반적인 역할 기반 페르소나를 할당하거나, 거시적인 키워드 기반 페르소나에 의존합니다. 이러한 접근 방식은 기능적이지만, 각자의 고유한 연구 궤적으로 기여도가 결정되는 인간 과학자의 운영 방식을 지나치게 단순화합니다. 이에 대응하여 우리는 INDIBATOR를 제안합니다. 이는 분자 발견을 위한 프레임워크로, 두 가지 양식(문헌 기반 지식을 위한 출판 이력, 구조적 사전 정보를 위한 분자 이력)으로 구성된 개별화된 과학자 프로필에 에이전트를 기반하게 합니다. 이러한 에이전트는 제안, 비판, 투표 단계를 거쳐 다중 턴 토론에 참여합니다. 우리의 평가 결과, 이러한 세분화된 개별성에 기반한 에이전트는 거시적 페르소나에 의존하는 시스템보다 consistently 우수한 성능을 보이며 경쟁력 있거나 최첨단 성능을 달성함을 입증했습니다. 이러한 결과는 개별 에이전트의 '과학적 DNA'를 포착하는 것이 고품질 발견에 필수적임을 검증합니다.

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: 분자 발견을 위한 다중 에이전트 토론을 위한 다양하고 사실에 기반한 개별성

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

초록

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