INDIBATOR：面向分子发现的多智能体辩论中的多样性与事实导向个体化
人工智能
2026-02-03 v1
摘要
多智能体系统已成为自动化科学发现的强大范式。为区分智能体在多智能体系统中的行为，当前框架通常分配通用的基于角色的化身，如“评审者”或“撰稿人”，或依赖粗粒度的基于关键词的化身。虽然功能完善，但这种方法简化了人类科学家的运作方式，其贡献受到独特科研轨迹的塑造。在此基础上，我们提出INDIBATOR框架，用于分子发现，使智能体基于由两种模态构建的个体化科学家轮廓：出版历史用于文献派生知识，分子历史用于结构先验。这些智能体通过提案、批判和投票阶段进行多轮辩论。我们的评估表明，这些基于细粒度个体化导向的智能体在依赖粗粒度化身的系统中持续实现优异表现，达到或超过现有方法的性能。这些结果验证了捕获个体智能体的“科学DNA”对于实现高质量发现至关重要。
引用
@article{arxiv.2602.01815,
title = {INDIBATOR: Diverse and Fact-Grounded Individuality for Multi-Agent Debate in Molecular Discovery},
author = {Yunhui Jang and Seonghyun Park and Jaehyung Kim and Sungsoo Ahn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.01815},
year = {2026}
}