AgentPanel: Toward a New Paradigm for Human--AI Collaboration in Exploring Scientific Questions
作者: Zhiyao Cui, Qianyi Wang, Haoyang Yan, Yiqun Zhang, Siyue Ren, Hangfan Zhang, Zelin Tan, Hao Li, Chunjiang Mu, Dexian Cai, Shao Zhang, Chen Zhang, Meng Li, Jianan Chai, Yuting Fan, Zichao Ye, Xiaolei Yang, Xinyao Lu, Yuyang Yu, Wenjie Lou, Xiaosong Wang, Fenghua Ling, Shiyang Feng, Mao Su, Qiaosheng Zhang, Bo Zhang, Yang Chen, Lei Bai, Shuyue Hu
分类: cs.AI
发布日期: 2026-08-04
💡 一句话要点
提出AgentPanel以解决科学探索中的人机协作问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人机协作 科学探索 多代理系统 观点多样性 大型语言模型 创新思维 论坛式讨论
📋 核心要点
- 现有方法如小组讨论和单一模型互动，限制了研究人员接触多样化观点的能力。
- AgentPanel通过异构代理在论坛环境中异步讨论科学问题，促进人机协作和观点多样性。
- 实验结果显示AgentPanel在想法质量和探索广度上优于传统方法，用户体验也得到了显著提升。
📝 摘要（中文）
识别有前景的科学想法仍然是研究实践中的重要挑战。研究人员通常依赖小组讨论或与单一大型语言模型的一对一互动，但这些方法往往使他们接触到的观点和方向有限。我们提出了AgentPanel，一个用于科学探索的人机协作多代理论坛。异构代理在论坛环境中异步讨论科学问题，研究人员可以提交问题、浏览和组织候选想法、与代理进行后续互动，并可选择生成事后总结报告。我们在想法质量、探索广度、互动有效性、候选选择效率和实际效用等方面评估了AgentPanel。离线实验表明，AgentPanel优于集中式多代理辩论基线。20名参与者的人类研究进一步表明，用户重视AgentPanel的观点多样性和探索支持。在与常用大型语言模型工具的经验比较中，65%的参与者更倾向于AgentPanel，认为其在研究方向的广度和早期探索的整体适用性上更具优势。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决科学探索中研究人员与AI协作时的观点局限性问题。现有方法如小组讨论和单一模型互动，往往无法提供多样化的视角和方向，限制了创新思维的产生。
核心思路：论文提出的AgentPanel通过异构代理在论坛环境中异步讨论科学问题，允许研究人员提交问题并与多个代理进行互动，从而拓宽思维视野，促进更全面的科学探索。
技术框架：AgentPanel的整体架构包括多个异构代理、用户交互界面和候选想法管理模块。用户可以在平台上提交问题，浏览和组织候选想法，并与代理进行后续讨论。
关键创新：最重要的技术创新在于异构代理的使用和论坛式的讨论环境，这与传统的集中式讨论或单一模型互动有本质区别，能够提供更丰富的视角和讨论深度。
关键设计：在设计中，AgentPanel注重用户体验，允许用户灵活选择与代理的互动方式，并可生成事后总结报告。具体的参数设置和网络结构细节尚未公开。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，AgentPanel在想法质量和探索广度上显著优于集中式多代理辩论基线。参与者中有65%的人更倾向于AgentPanel，认为其在研究方向的广度和早期探索的适用性上表现更佳，显示出其在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括科学研究、技术开发和教育等。AgentPanel能够帮助研究人员在早期探索阶段获得多样化的观点，从而提高创新能力和研究效率。未来，该平台可能扩展到其他领域，如商业决策和政策制定，促进人机协作的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Identifying promising scientific ideas remains an important challenge in research practice. Researchers commonly rely on small-group discussions or one-to-one interactions with a single large language model, yet these approaches often expose them to only a limited range of perspectives and directions. We present AgentPanel, a multi-agent forum for human--AI collaboration in scientific exploration. Heterogeneous agents asynchronously discuss scientific questions in a forum-style environment, while researchers can submit questions, browse and organize candidate ideas, engage agents in follow-up interactions, and optionally generate post-hoc summary reports. We evaluate AgentPanel in terms of idea quality, exploration breadth, interaction effectiveness, candidate-selection efficiency, and practical utility. Offline experiments show that AgentPanel outperforms a centralized multi-agent debate baseline. A human study with 20 participants further shows that users value AgentPanel for perspective diversity and exploration support. In experience-based comparisons with commonly used LLM tools, 65\% of participants favored AgentPanel for both breadth of research directions and overall suitability for early-stage exploration. The platform is publicly available at https://agentpanel.cc/.