2025 Samsung AI Challenge: AI Co-Scientist

🚀 개요

2025 삼성 AI 챌린지(AI Co-Scientist) 2위 솔루션입니다.

• 연구자의 문제 해결 과정을 5단계(분석–탐색–아이디어–실험–디버깅)로 모델링
• 인간 개입을 최소화한 자율형 멀티에이전트 프레임워크 구현
• 로컬 LLM(Ollama)과 LangGraph를 활용한 자동 연구 프로세스 자동화

🧩 프레임워크 구조

Phase 1 — Research & Retrieval Agents

그림 1. Phase 1 - overview

• Agent_research: 자동 웹 검색 쿼리를 통해 종합 리서치 리포트 생성
• Agent_github: GitHub API를 통해 관련 repo 검색 및 점수화 후 최적 repo 자동 클론

---

Phase 2 — Experiment & Improvement Agents

그림 2. Phase 2 - overview

• Converter Agent: 베이스라인 코드를 통일된 Python 포맷으로 변환
• Improver Agent: 과거 Trial 및 RAG 정보를 활용해 새로운 코드 작성
• Debugger Agent: 코드 오류 탐지 및 수정 루프 수행
• Trainer Agent: 모델 학습 및 검증 결과를 ChromaDB(Vector DB) 에 저장

LangGraph 기반으로 각 에이전트가 연결되어,
자동으로 실험을 반복하며 성능을 개선하는 구조를 가집니다.

⚙️ 환경 설정

• LLM: gpt-oss:20b (Ollama 로컬 서빙)
• GPU: NVIDIA RTX A6000
• Context Window: 32k

📈 결과

• Trial이 진행될수록 Validation RMSE가 점진적으로 감소
• 자동 제출 API의 제약으로 완전한 Oracle 평가 불가
• Vector DB를 활용한 내부 self-feedback 루프 구현으로 모델 개선 확인

📚 프로젝트 상세 내용

프로젝트의 전체 연구 및 실험 결과에 대한 자세한 내용을 레포트에서 확인하실 수 있습니다.

👥 팀 정보

• 김동욱 — [email protected]
• 김경식 — [email protected]
• 김형중 — [email protected]

---