Construa Seu Grupo de Pesquisa Personalizado: Um Framework Multiagente para Automação Científica Contínua e Interativa

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

October 17, 2025

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

cs.AI

Resumo

A automação da descoberta científica representa um marco crítico na pesquisa em Inteligência Artificial (IA). No entanto, os sistemas agentes existentes para a ciência sofrem de duas limitações fundamentais: fluxos de trabalho rígidos e pré-programados que não conseguem se adaptar a descobertas intermediárias, e gerenciamento inadequado de contexto que dificulta pesquisas de longo prazo. Apresentamos o freephdlabor, um framework de multiagentes de código aberto que apresenta fluxos de trabalho totalmente dinâmicos determinados pelo raciocínio em tempo real dos agentes e uma \textit{arquitetura modular} que permite personalização contínua -- os usuários podem modificar, adicionar ou remover agentes para atender a requisitos específicos do domínio. O framework fornece infraestrutura abrangente, incluindo compactação automática de contexto, comunicação baseada em workspace para prevenir degradação de informação, persistência de memória entre sessões e mecanismos de intervenção humana não bloqueantes. Esses recursos transformam coletivamente a pesquisa automatizada de tentativas isoladas e únicas em programas de pesquisa contínuos que se desenvolvem sistematicamente a partir de explorações anteriores e incorporam feedback humano. Ao fornecer tanto os princípios arquitetônicos quanto a implementação prática para a construção de sistemas co-cientistas personalizáveis, este trabalho visa facilitar a adoção mais ampla da pesquisa automatizada em diversos domínios científicos, permitindo que profissionais implantem sistemas multiagentes interativos que conduzem pesquisas de ponta a ponta de forma autônoma -- desde a ideação, passando pela experimentação, até a produção de manuscritos prontos para publicação.

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.