생성형 AI - ResearchAgent

(개념) 최신 거대언어모델을 활용하여 과학 문헌을 분석하고 새로운 연구 아이디어를 자동으로 생성할 수 있는 에이전트 시스템

- KAIST와 마이크로소프트, DeepAuto.ai의 공동 연구로 2025년에 발표

 

(수행과정)

1. 문헌 수집 : 주어진 연구 분야의 최근 논문 중 인용 횟수가 높은 것들을 선별하여 핵심 논문 집합을 구축하고 핵심 주제어(entity)를 추출

 

2. 연구 주제어 확장 : 각종 연구 분야를 망라한 대규모 논문 데이터베이스에서 추출한 연구 주제 어와 주제어 간 관계 정보를 기반으로 핵심 논문 집합의 연구 주제 범위를 확장

 

3. 연구 아이디어 생성 : 앞선 과정을 통해 획득한 핵심 논문 집합의 직간접 연관 연구 주제들과 논문의 제목, 초록 데이터를 거대언어모델에 제공한 후 정교하게 작성한 프롬프트를 이용하여 새로운 연구 문제, 연구 방법, 실험 방법을 생성

 

4. 생성한 연구 아이디어 평가 : 사람의 연구 아이디어 평가 사례를 이용 하여 정렬한 거대언어모델 기반 에이전트인 ReviewingAgent를 이용하여 앞 단계에서 생성한 아이디어를 평가한다. 평가 결과는 다시 ResearchAgent에게 제공하여 첫 단계 부터 연구 아이디어 생성 과정을 재수행함으로써 보다 정제된 연구 아이디어를 생성하게 하며, 이러한 과정을 최대 3회에 걸쳐 수행함으로써 연구 아이디어의 품질을 최적화

 

 

 

 

 

인공지능 기반 연구개발 자동화 기술 동향 [주간기술동향 2180호] 2025.06.27

https://www.iitp.kr/kr/1/knowledge/periodicalViewA.it?searClassCode=B_ITA_01&masterCode=publication&identifier=1365

ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models 2025.2.9

https://arxiv.org/abs/2404.07738