Создайте свою персональную исследовательскую группу: многоагентная структура для непрерывной и интерактивной автоматизации научной деятельности

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

October 17, 2025

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

cs.AI

Аннотация

Автоматизация научных открытий представляет собой важный этап в исследованиях в области искусственного интеллекта (ИИ). Однако существующие агентные системы для науки страдают от двух фундаментальных ограничений: жестких, заранее запрограммированных рабочих процессов, которые не могут адаптироваться к промежуточным результатам, и недостаточного управления контекстом, что затрудняет долгосрочные исследования. Мы представляем freephdlabor — открытый мультиагентный фреймворк, характеризующийся полностью динамическими рабочими процессами, определяемыми рассуждениями агентов в реальном времени, и модульной архитектурой, обеспечивающей бесшовную настройку — пользователи могут изменять, добавлять или удалять агентов для удовлетворения специфических требований предметной области. Фреймворк предоставляет комплексную инфраструктуру, включая автоматическое сжатие контекста, коммуникацию на основе рабочих пространств для предотвращения деградации информации, сохранение памяти между сессиями и механизмы неблокирующего вмешательства человека. Эти функции в совокупности преобразуют автоматизированные исследования из изолированных, одноразовых попыток в непрерывные исследовательские программы, которые систематически основываются на предыдущих исследованиях и включают обратную связь от человека. Предоставляя как архитектурные принципы, так и практическую реализацию для создания настраиваемых систем-соисследователей, данная работа направлена на содействие более широкому внедрению автоматизированных исследований в различных научных областях, позволяя специалистам развертывать интерактивные мультиагентные системы, которые автономно проводят исследования от начала до конца — от генерации идей через эксперименты до подготовки рукописей, готовых к публикации.

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.