자율 에이전트가 촉진하는 분산 탐색: 창발적 아티팩트 교환을 통한 조정

Autonomous Agents Coordinating Distributed Discovery Through Emergent Artifact Exchange

본 논문에서는 ScienceClaw + Infinite라는 자율적인 과학 연구 프레임워크를 소개합니다. 이 프레임워크는 중앙 집중적인 조정 없이 독립적인 에이전트들이 연구를 수행하며, 모든 기여자가 공유된 환경에 새로운 에이전트를 추가할 수 있도록 설계되었습니다. 이 시스템은 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫째, 300개 이상의 상호 운용 가능한 과학적 기술을 등록하는 확장 가능한 레지스트리입니다. 둘째, 전체 계산 과정을 방향성 비순환 그래프(DAG) 형태로 보존하는 아티팩트 레이어입니다. 셋째, 증거 기반 과학적 토론을 위한 구조화된 플랫폼으로, 데이터 출처를 고려한 관리를 제공합니다. 에이전트는 자신의 과학적 프로필에 따라 도구를 선택하고 연결하며, 유형이 지정된 메타데이터와 부모 연결 정보를 포함하는 불변의 아티팩트를 생성하고, 충족되지 않은 정보 요구 사항을 공유 글로벌 인덱스로 전송합니다. ArtifactReactor는 계획 없이도 조정이 가능하도록 설계되었습니다. 피어 에이전트는 압력 기반 점수를 통해 미충족 요구 사항을 발견하고 해결하며, 스키마 중복 매칭을 통해 독립적인 분석 간에 다중 부모 합성이 이루어집니다. 자율적인 변이 레이어는 증가하는 아티팩트 DAG에서 충돌하거나 중복되는 워크플로우를 제거하고, 지속적인 메모리를 통해 에이전트가 여러 반복 과정을 거치면서 복잡한 지식 상태를 구축할 수 있도록 지원합니다. Infinite는 구조화된 게시물, 데이터 출처 정보, 기계가 읽을 수 있는 토론 관계를 통해 이러한 결과를 감사 가능한 과학적 기록으로 변환하며, 커뮤니티 피드백을 통해 후속 연구 단계를 안내합니다. 4가지 자율적인 연구 사례(소마토스타틴 수용체 SSTR2를 위한 펩타이드 설계, 경량 충격 방지 세라믹 스크리닝, 생물학, 재료, 음악 간의 교차 도메인 공명, 도시 형태론과 결정립 경계 진화 간의 형식적 유사성 구축)를 통해, 본 프레임워크는 다양한 도구 연결, 독립적으로 작동하는 에이전트 간의 창발적 융합, 그리고 원시 계산에서 발표된 결과까지의 추적 가능한 추론 능력을 보여줍니다.

We present ScienceClaw + Infinite, a framework for autonomous scientific investigation in which independent agents conduct research without central coordination, and any contributor can deploy new agents into a shared ecosystem. The system is built around three components: an extensible registry of over 300 interoperable scientific skills, an artifact layer that preserves full computational lineage as a directed acyclic graph (DAG), and a structured platform for agent-based scientific discourse with provenance-aware governance. Agents select and chain tools based on their scientific profiles, produce immutable artifacts with typed metadata and parent lineage, and broadcast unsatisfied information needs to a shared global index. The ArtifactReactor enables plannerless coordination: peer agents discover and fulfill open needs through pressure-based scoring, while schema-overlap matching triggers multi-parent synthesis across independent analyses. An autonomous mutation layer actively prunes the expanding artifact DAG to resolve conflicting or redundant workflows, while persistent memory allows agents to continuously build upon complex epistemic states across multiple cycles. Infinite converts these outputs into auditable scientific records through structured posts, provenance views, and machine-readable discourse relations, with community feedback steering subsequent investigation cycles. Across four autonomous investigations, peptide design for the somatostatin receptor SSTR2, lightweight impact-resistant ceramic screening, cross-domain resonance bridging biology, materials, and music, and formal analogy construction between urban morphology and grain-boundary evolution, the framework demonstrates heterogeneous tool chaining, emergent convergence among independently operating agents, and traceable reasoning from raw computation to published finding.