Towards Scientific Intelligence: A Survey of LLM-based Scientific Agents
作者: Shuo Ren, Pu Jian, Zhenjiang Ren, Chunlin Leng, Can Xie, Jiajun Zhang
发布时间: 2025-04-02
来源: arxiv
研究方向: 基于大型语言模型（LLM）的科学智能代理研究
主要内容
该研究主要调查了基于LLM的科学智能代理（LLM-based scientific agents）的发展和应用，分析了其架构、设计、基准、应用和伦理问题。科学智能代理是专门为科学领域设计的代理，可以自动化假设生成、实验设计、数据分析等复杂研究任务。
主要贡献
1. 提供了一篇关于LLM-based scientific agents的全面综述，包括其架构、设计、基准、应用和伦理问题。
2. 分析了科学智能代理与通用智能代理的区别，并解释了它们如何推动科学研究。
3. 提出了一种用于评估LLM-based scientific agents的基准，包括通用推理能力和科学研究能力。
4. 探讨了LLM-based scientific agents在各个科学领域的应用，如化学、生物学、物理学、天文学等。
5. 讨论了在部署LLM-based scientific agents时面临的伦理挑战，并提出了相应的解决策略。
研究方法
1. 文献综述
2. 基准测试
3. 案例研究
4. 伦理分析
实验结果
该研究展示了LLM-based scientific agents在各个科学领域的应用，证明了它们在自动化复杂研究任务、提高研究效率、推动科学发现方面的潜力。
未来工作
未来研究应着重于以下方向：开发更通用的框架，以集成异构数据源并促进跨学科合作；改进实时错误检测、自适应反馈机制和多模态LLM架构，以提高系统的鲁棒性；建立标准化的评估基准和跨领域接口协议，以确保未来LLM-based scientific agents的有效性和伦理性。