InternAgent는 다양한 과학 연구 분야에서 자율적 과학 연구(ASR)를 수행하기 위한 통합된 폐쇄 루프 다중 에이전트 프레임워크입니다. 복잡한 과학 문제를 전례 없는 속도와 정확도로 해결할 수 있도록 설계되었으며, 확장성, 상호작용성, 효율성이라는 세 가지 주요 장점을 가지고 있습니다. 12가지 과학 연구 과제에서 기존 코드 성능 향상을 위한 혁신적인 아이디어를 생성하는 능력을 보여주었으며, 인간 전문가의 피드백과 다중 에이전트 상호 작용을 위한 인터페이스를 제공하여 도메인 전문가 지식을 원활하게 통합합니다. 반응 수율 예측, 인핸서 활성 예측, 2D 의미론적 분할 등 여러 과학 분야에서 인간의 노력보다 훨씬 적은 시간으로 성능 향상을 달성했습니다. 예를 들어, 반응 수율 예측에서 12시간 만에 27.6%에서 35.4%로, 인핸서 활성 예측에서 4시간 만에 0.65에서 0.79로, 2D 의미론적 분할에서 30시간 만에 78.8%에서 81.0%로 정확도가 향상되었습니다.
