この記事では、AgenticSciMLと呼ばれる協調型マルチエージェントシステムを紹介しています。このシステムは、データ駆動型の推論と物理モデルを統合して科学や工学の複雑な問題を解決するために設計されていますが、これまでのSciMLの設計は専門家による研究プロセスに依存していました。AgenticSciMLでは、10以上の専門化されたAIエージェントが協力し、SciMLソリューションの提案、批評、改良を行います。このフレームワークは、構造化された議論や検索拡張メソッドメモリ、アンサンブル指導による進化的探索を統合し、新しい仮説を生成・評価します。物理情報に基づく学習タスクでは、従来のシングルエージェントと人間が設計した基準を大幅に上回る結果を示しました。そして、エージェントは独自の戦略を生み出し、科学計算におけるスケーラブルで透明性のある自主的な発見の道を開くこと示唆しています。