PiFlow: Principle-aware Scientific Discovery with Multi-Agent Collaboration

📄 arXiv: 2505.15047v2 📥 PDF

作者: Yingming Pu, Tao Lin, Hongyu Chen

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-21 (更新: 2025-09-29)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出PiFlow以解决科学发现中的不确定性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 科学发现 多智能体系统 信息理论 不确定性降低 自动化研究 纳米材料 生物分子 超导体

📋 核心要点

  1. 现有的多智能体系统在科学发现中缺乏合理性约束，导致假设与证据之间的联系不紧密，影响不确定性降低的系统性。
  2. 本文提出的PiFlow框架通过信息理论方法，将科学发现视为结构化的不确定性降低问题，强调原则导向的探索。
  3. 实验结果表明，PiFlow在发现效率和解决方案质量上均显著优于传统方法，分别提升73.55%和94.06%。

📝 摘要（中文）

基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统在科学发现中展现出显著潜力。然而，现有方法往往依赖于预定义的工作流程，缺乏合理性约束，导致假设与证据之间的联系不够紧密，从而妨碍了系统性的不确定性降低。为克服这些局限性，本文提出了PiFlow，一个信息理论框架，将自动化科学发现视为一个由原则（如科学法则）指导的结构化不确定性降低问题。在三个不同的科学领域（发现纳米材料结构、生物分子和具有特定属性的超导体候选物）的评估中，我们的方法显著提高了发现效率，属性值与探索步骤的曲线下面积（AUC）提高了73.55%，并且与传统智能体系统相比，解决方案质量提升了94.06%。总体而言，PiFlow作为一种即插即用的方法，建立了高效自动化科学发现的新范式，为更强大和加速的AI驱动研究铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多智能体系统在科学发现中缺乏合理性约束的问题，导致假设与证据之间的联系不紧密，影响不确定性降低的系统性。

核心思路：PiFlow通过信息理论框架，将自动化科学发现视为一个结构化的不确定性降低问题，强调以科学原则为指导的探索过程，从而提高发现的效率和质量。

技术框架：PiFlow的整体架构包括多个模块，首先是基于原则的探索策略，其次是信息理论的评估机制，最后是反馈循环用于优化假设生成与验证。

关键创新：PiFlow的核心创新在于将科学发现过程系统化，利用信息理论方法来指导探索，显著区别于传统的基于预定义工作流程的方法。

关键设计：在参数设置上，PiFlow采用了动态调整的探索策略，损失函数设计上强调与科学原则的匹配，网络结构则结合了多智能体协作机制，以增强信息共享与决策效率。

📊 实验亮点

实验结果显示，PiFlow在三个科学领域的应用中，属性值与探索步骤的曲线下面积（AUC）提高了73.55%，解决方案质量提升了94.06%，显著优于传统的智能体系统，展示了其在科学发现中的强大潜力。

🎯 应用场景

PiFlow的研究成果在多个科学领域具有广泛的应用潜力，包括材料科学、生物医学和超导体研究等。通过提高科学发现的效率和质量，PiFlow能够加速新材料和新药物的研发，推动基础科学研究的进展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Model (LLM)-based multi-agent systems (MAS) demonstrate remarkable potential for scientific discovery. Existing approaches, however, often automate scientific discovery using predefined workflows that lack rationality constraints. This often leads to aimless hypothesizing and a failure to consistently link hypotheses with evidence, thereby hindering the systematic reduction of uncertainty. Overcoming these limitations fundamentally requires a principled approach to exploration. We introduce PiFlow, an information-theoretical framework, treating automated scientific discovery as a structured uncertainty reduction problem guided by principles (e.g., scientific laws). In evaluations across three distinct scientific domains -- discovering nanomaterial structures, bio-molecules, and superconductor candidates with targeted properties -- our method significantly improves discovery efficiency, reflected by a 73.55\% increase in the Area Under the Curve (AUC) of property values versus exploration steps, and enhances solution quality by 94.06\% compared to a vanilla agent system. Overall, PiFlow serves as a Plug-and-Play method, establishing a novel paradigm shift in highly efficient automated scientific discovery, paving the way for more robust and accelerated AI-driven research. Code is publicly available at our \href{https://github.com/amair-lab/PiFlow}{GitHub}.