InternAgent-1.5: 장기적인 자율 과학 연구를 위한 통합 에이전트 프레임워크

본 논문에서는 장기적인 자율 과학 연구를 수행하기 위한 통합 에이전트 프레임워크인 InternAgent-1.5를 제안합니다. 기존의 연구 방식은 시간과 노력이 많이 소요되는 반면, InternAgent-1.5는 **에이전트(agent)** 기반 접근 방식을 통해 연구 과정을 자동화하고 효율성을 극대화합니다. 특히, 생물학, 지구과학, 재료 과학 등 다양한 분야에서 활용될 수 있도록 설계되었습니다.

InternAgent-1.5의 핵심은 생성, 검증, 진화라는 세 가지 주요 하위 시스템을 유기적으로 연결하여 작동하는 방식입니다. 먼저 **생성(generation)** 모듈은 새로운 연구 아이디어나 가설을 도출합니다. 이후 **검증(verification)** 모듈은 실험 시뮬레이션이나 데이터 분석 등을 통해 해당 아이디어의 타당성을 검증하며, 마지막으로 **진화(evolution)** 모듈은 검증 결과를 바탕으로 아이디어를 개선하고 발전시키는 역할을 수행합니다. 이러한 과정을 반복적으로 수행함으로써 연구의 질을 향상시키고 시간 단축 효과를 얻습니다.

실험 결과, InternAgent-1.5는 수주일에 걸쳐 진행되던 과학 연구를 몇 분 안에 완료할 수 있음을 입증했습니다. 이는 **강화학습(Reinforcement Learning)**과 같은 기술을 활용하여 에이전트가 스스로 학습하고 최적의 연구 전략을 찾아나가는 능력 덕분입니다. InternAgent-1.5는 앞으로 과학 연구 분야에서 자동화 및 효율성 증진에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.