上海人工智能实验室发布多智能体AI科研平台：VirSci

VirSci指的是什么？

Virtual Scientists (VirSci) 是由上海人工智能实验室开发的一款多智能体AI科研辅助平台，该平台通过模拟科学家群体的合作方式来促进科技创新的速度和效率。其核心基于大型语言模型（LLMs），构建了一个能够协同工作的智能体团队，用于创意生成、评估及优化研究方案，在科学创新领域展示出超越单一智能系统的卓越表现力与创造性贡献。VirSci 不仅加速了科研成果的发现进程，还作为一款科研工具探讨不同团队结构对创新能力的影响。

VirSci的核心特性

• 合作伙伴挑选（Partner Choice）仿照科学家小组的构成流程，挑选适宜的伙伴参与科研队伍。
• 话题探讨（Subject Exploration）团队成员针对研究课题展开探讨，并明确研究的路径。
• 创新构思（Concept Creation）团队成员共同构思并优化研究概念，产生一系列可能的研究思路。
• 创新性评价（Innovation Evaluation）对所提创意的独特性进行评价，并通过分析其与现存文献的相似度来挑选出最具有创新精神的概念。
• 概要创建（Summary Creation）根据选择的想法，创建一篇科研文章的概要，涵盖导论、研究目的、实验手段、预测成果及总结等内容。
• 个人评估（Individual assessment）完成最终概要的创作之后，执行一次自主审核来预先评估其独特性，保证它与已有的研究成果之间的相似度较低。
• 建立知识数据库创建一个涵盖科学家个人信息的数据库，以向智能体供应所需资料，从而实现高效的合作与交流。
• 小组交流模式于每一步骤内开展小组交流，通过反复迭代与优化来提升成果的质量。

VirSci的核心技术机制

• 大规模语言模型（LMs）VirSci依托于先进的大型语言模型技术，例如GPT-4o和Llama-3.1，在理解与创造自然语言上展现了卓越的能力，并能够应对复杂多样的科学研究工作。
• 多个代理系统的集成该体系包含若干个智能化单元，每一个单元都仿照一名科研人员的行为模式运作，并能够互相配合交流以共同完成科研课题，再现了人与人在团队中协同工作的场景。
• 数字化双胞胎技术利用检索增强生成（RAG）技术架构，VirSci开发了代表实际科研人员的数字化模拟助手，这些助手能够查阅并运用相关科学知识数据库中的信息。
• 资料库与数据存储系统创建一个囊括科学家个人资料的知识库以及汇集历史与现代论文的数据集，以向智能体供给必需的信息资源，从而促进其高效的合作与交流。
• 小组交流制度建立一种“小组交流”系统，让智能体能在创造想法与总结内容时开展深度互动对话，并通过不断优化内部及外部沟通来提升结果的质量。
• 创新性评定通过对比生成摘要与历史上及现有文献库中的内容相似度来衡量创新的独特性，并利用诸如历史独特指数（HDI）、现代独特指数（MDI）和当前影响程度（CII）之类的指标来进行评估。

VirSci项目的网址位置

• 官方网站项目版块https://open-sciencelab.github.io/Humanities_Studies
• Git代码库：在GitHub上的开放科学实验室仓库中可以找到社会科学研究的相关资源 — https://github.com/open-sciencelab/Social_Science
• 关于技术的arXiv论文访问此链接以查看最新的学术论文版本：https://arxiv.org/pdf/2410.09403

VirSci相较于AI Scientist的优势比较

• 基于团队合作的仿真VirSci是一个利用大型语言模型（LLMs）构建的多智能体系统，其专门设计旨在模拟科学研究中的协作模式。与仅依赖单一智能体的AI Scientist不同，VirSci通过组织多个代理协同工作来生成、评估和优化研究思路，这种方式更加贴近现实中科学家们团队合作处理复杂问题的实际情形。
• 新颖的科学研究构思创造根据试验数据，VirSci相较于包括AI Scientist在内的最先进单一代理技术，在生成独特且具影响力的科学构思方面表现更佳。借助其多代理协同机制，VirSci平均将与当前研究动态的一致性提高了13.8%，并且潜在的影响力增长了44.1%。
• 社交活动的出现在VirSci试验中观察到了代理间展现出的社会互动模式，这一现象呼应了“元科学研究”领域的关键见解，比如新组建的小组倾向于产出更具原创性的科研成果。这暗示着VirSci作为一项工具，在深入探究协作机制的研究上具备较大的探索空间。
• 全程覆盖的科学研究协作程序VirSci是一个创新性的多智能体系统，在它内部，从团队构建到提出新颖科研理念的整个流程都能实现无缝协作。这套体系能更加完整地再现科学探索过程中的各个阶段，相比之下，人工智能科学家主要专注于某一特定任务的自动化处理。
• 试验确认VirSci开展了全面的试验验证工作，涵盖了团队配置及创新科研理念等多个层面，从而为其应用于真实科研场景提供了更为坚实的证据基础。

VirSci的使用情境

• 自动化的科学研究过程VirSci应用于自动化的科学探索流程中，涵盖从提出假说到实验规划的各个阶段，从而加快科研的进步速度。
• 小组合作探究在跨领域的团队里，VirSci促进了科研人员的协作，协助成员们一同研究并攻克复杂的科学难题。
• 创意构思创造利用VirSci创造新颖的研究思路与理念，为科学探索注入创意视野及问题解决策略。
• 教育培训在教育行业中，VirSci作为一种教学辅助手段，旨在让学生更好地掌握科学探究的流程，并促进他们的创新能力及团队协作技巧的发展。
• 探究项目管控方案在执行项目管理的任务时，VirSci辅助科研人员设计研究方案，分派工作任务，并监控项目的推进情况。