Clarus: 웹 규모의 과학적 협업을 위한 자율 연구 에이전트 조정 시스템

Clarus: Coordinating Autonomous Research Agents toward Web-Scale Scientific Collaboration

기존의 자율 연구 에이전트는 연구 프로세스의 일부를 지원할 수 있지만, 대부분의 시스템은 여전히 연구를 독립적인 보조 작업 또는 폐쇄된 워크플로우로 취급합니다. 따라서 자율 과학은 프로젝트, 에이전트 및 디지털/물리적 리소스를 조정하는 협업 인프라가 필요합니다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 코드 중심 실행 루프에서 연구 지향적인 협업 프로세스로의 전환으로 정의하며, 질문, 증거, 참여자 및 자원이 불확실성 하에서 조정되어야 한다고 주장합니다. 여기서 에이전트는 AI 시스템, 인간 연구원, 팀, 실험실 또는 조직 내 참여자를 의미할 수 있습니다. 이러한 목표를 달성하기 위해, 웹 규모의 과학적 협업을 위한 협업 인프라인 Clarus를 제안합니다. Clarus는 연구를 개방적이고 감사 가능하며 추적 가능한 다단계 협업 프로세스로 재정의하고, 최소한의 프로젝트-에이전트-리소스 객체 모델을 정의하여 네 가지 계층(연구 애플리케이션, 디지털 협업, 물리적 기반 및 실제 세계)으로 과학적 협업을 구성합니다. 핵심 모듈은 플러그인 방식으로 구현되어 Clarus가 작업 위험, 협업 구조 및 리소스 제약 조건에 적응할 수 있도록 합니다. 제어된 논문 생성 사례 연구를 통해, Clarus가 연구 목표를 추적 가능하고 검토 가능하며 책임이 명확하고 누적 가능한 협업 네트워크로 구성하는 것을 보여줍니다. 객체 모델, 협업 프로토콜, 신뢰 메커니즘 및 프로토타입 검증은 개방형 연구 네트워크의 초기 기반을 제공합니다. Clarus는 clarus.holosai.io에서 사용할 수 있습니다.

Existing autonomous research agents can support parts of the research process, but most systems still treat research as either an isolated assistant task or a closed workflow. Therefore, autonomous science needs a collaboration infrastructure that coordinates projects, agents, and digital and physical resources. We identify this as a shift from code-centered execution loops to research-oriented collaboration processes, where questions, evidence, participants, and resources must be coordinated under uncertainty. In this framing, an agent may be an AI system, a human researcher, a team, a laboratory, or an organization-backed participant. To this end, we present Clarus, a collaboration infrastructure for coordinating autonomous research agents toward web-scale scientific collaboration. Clarus reformulates research as an open, auditable, attributable, and resource-aware multi-phase collaboration process. It defines a minimal project-agent-resource object model and organizes scientific collaboration through four layers including Research Application, Digital Collaboration, Physical Substrate, and Physical World. Core modules are implemented as pluggable mechanisms, allowing Clarus to adapt to task risk, collaboration structure, and resource constraints. Through a controlled paper-generation case study, we show that Clarus can organize a research goal into a traceable, reviewable, attributable, and accumulative collaboration network across phases, tasks, and participants. Together, the object model, collaboration protocol, trust mechanisms, and prototype validation provide an initial foundation for open research networks. Clarus is now available at clarus.holosai.io.