蒸留、議論、発見：グラフ蒸留によるインサイトを基盤とするマルチエージェント研究のアイデア創出

arXiv:2610.33366v1 発表タイプ：新規 要旨：大規模言語モデル（LLMs）は、研究アイデアの創出や科学的発見を支援するため、ますます広く活用されています。マルチエージェントによるディベートは、多様な視点を結集して研究アイデアを生み出すという協調的なアプローチを提供します。しかし、重要な課題の一つは、各エージェントにそれぞれ特有で有意義な専門性を付与し、その貢献を適切に導く方法です。研究者が共同作業の過程で蓄積された研究経験を活用する仕組みに着想を得て、私たちはInsightAgentsを提案します。これは、関連論文のグラフから得られる洞察を精緻化することで、文献に基づいたエージェントの専門性を構築するフレームワークです。ある研究分野において、進展する研究アプローチを追跡し、背後にある仮定を明らかにし、未解決の課題を特定するといった洞察に導かれながら、