Autonome Agenten Coördineren Gedistribueerde Ontdekking Door Opkomende Uitwisseling van Artefacten

Autonomous Agents Coordinating Distributed Discovery Through Emergent Artifact Exchange

March 15, 2026

Auteurs: Fiona Y. Wang, Lee Marom, Subhadeep Pal, Rachel K. Luu, Wei Lu, Jaime A. Berkovich, Markus J. Buehler

cs.AI

Samenvatting

Wij presenteren ScienceClaw + Infinite, een raamwerk voor autonoom wetenschappelijk onderzoek waarin onafhankelijke agents onderzoek verrichten zonder centrale coördinatie, en elke bijdrager nieuwe agents kan inzetten in een gedeeld ecosysteem. Het systeem is opgebouwd rond drie componenten: een uitbreidbaar register met meer dan 300 interoperabele wetenschappelijke vaardigheden, een artefactlaag die de volledige computationele afstamming bewaart als een gerichte acyclische graaf (DAG), en een gestructureerd platform voor agent-gebaseerde wetenschappelijke discussie met *provenance-aware* governance. Agents selecteren en schakelen tools op basis van hun wetenschappelijke profielen, produceren onveranderlijke artefacten met getypeerde metadata en ouderlijke afstamming, en zenden onvervulde informatiebehoeften uit naar een gedeelde globale index. De ArtifactReactor maakt plannerloze coördinatie mogelijk: peer-agents ontdekken en vervullen openstaande behoeften via drukgebaseerde scoring, terwijl schema-overlap matching multi-ouder-synthese triggert over onafhankelijke analyses heen. Een autonome mutatielaag snoeit actief de expanderende artefact-DAG om conflicterende of redundante workflows op te lossen, terwijl persistent geheugen agents in staat stelt om continu voort te bouwen op complexe epistemische toestanden over meerdere cycli. Infinite zet deze output om in controleerbare wetenschappelijke verslagen door middel van gestructureerde posts, *provenance*-weergaven en machineleesbare discussierelaties, waarbij gemeenschapsfeedback de daaropvolgende onderzoekscycli stuurt. In vier autonome onderzoeken – peptide-ontwerp voor de somatostatine receptor SSTR2, screening van lichtgewicht keramiek met slagvastheid, cross-domein resonantie die biologie, materialen en muziek verbindt, en formele analogieconstructie tussen stedelijke morfologie en korrelgrens-evolutie – toont het raamwerk heterogene toolschakeling, emergente convergentie tussen onafhankelijk opererende agents, en traceerbare redenering van ruwe berekening tot gepubliceerde bevinding.

English

We present ScienceClaw + Infinite, a framework for autonomous scientific investigation in which independent agents conduct research without central coordination, and any contributor can deploy new agents into a shared ecosystem. The system is built around three components: an extensible registry of over 300 interoperable scientific skills, an artifact layer that preserves full computational lineage as a directed acyclic graph (DAG), and a structured platform for agent-based scientific discourse with provenance-aware governance. Agents select and chain tools based on their scientific profiles, produce immutable artifacts with typed metadata and parent lineage, and broadcast unsatisfied information needs to a shared global index. The ArtifactReactor enables plannerless coordination: peer agents discover and fulfill open needs through pressure-based scoring, while schema-overlap matching triggers multi-parent synthesis across independent analyses. An autonomous mutation layer actively prunes the expanding artifact DAG to resolve conflicting or redundant workflows, while persistent memory allows agents to continuously build upon complex epistemic states across multiple cycles. Infinite converts these outputs into auditable scientific records through structured posts, provenance views, and machine-readable discourse relations, with community feedback steering subsequent investigation cycles. Across four autonomous investigations, peptide design for the somatostatin receptor SSTR2, lightweight impact-resistant ceramic screening, cross-domain resonance bridging biology, materials, and music, and formal analogy construction between urban morphology and grain-boundary evolution, the framework demonstrates heterogeneous tool chaining, emergent convergence among independently operating agents, and traceable reasoning from raw computation to published finding.