AI Co-Scientist는 Gemini 등 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 멀티에이전트 시스템을 의미합니다. 과학자가 자연어로 목표를 제시하면, 이 시스템은 생성(Generate) → 토론(Debate) → 순위화(Rank) → 발전(Evolve) → 실행(Execute) → 분석(Analyze) → 출판(Publish)에 이르는 닫힌 루프(closed-loop)를 통해 연구를 수행하는 '가상 공동연구자'의 역할입니다.
2025년에서 2026년에 걸쳐 확장된 개념인 Agentic AI Scientist는 로보틱스 및 자율 주행 연구실과의 결합을 통해 물리적 실험까지 자율적으로 수행하는, 연구 전 과정 자율 발견 시스템의 완성을 목표로 합니다.
전통적인 과학 발견 과정은 수년의 시간과 막대한 비용이 소요되는 작업입니다. 반면, 에이전트 기반 AI는 아이디어 생성 → 검증 → 발견에 이르는 연구 사이클을 수십에서 수백 배 단축시키는 잠재력을 가지고 있습니다.
Google AI Co-Scientist
Imperial College 10년 연구를 단 2일 만에 재발견
Sakana AI Scientist-v2
ICLR 워크숍 최초 AI 생성 동료 심사 통과
Sakana AI Scientist-v1 및 V2 논문은 2025년 ICLR 워크숍에서 최초의 AI 생성 동료 심사 논문을 통과시킨 이정표입니다. 자율 연구실에서는 로봇과 AI의 결합으로 촉매, 신소재, 효소 분야에서 하루 수백 건의 실험을 수행하는 모습입니다.
생성, 성찰, 순위화, 발전, 감독 에이전트들이 엘로(Elo) 토너먼트와 토론 루프를 통해 가설을 정교화합니다.
점진적인 트리 탐색으로 실험 계획을 탐색하고, 오류가 있는 노드를 자동으로 제거하며 전체 과정을 조율합니다.
Opentrons, Telescope 등 로봇이 실험을 실행하고, 실시간 피드백으로 가설을 업데이트합니다.
"이러한 주제들은 'AI가 과학을 가속하는' 단계를 넘어 'AI가 과학을 수행하는' 시대로의 전환점입니다.
논의된 전주기 에이전트 구현이 바로 이 새로운 시대의 실체입니다."