Resumen:Presentamos M-Reason, un sistema de demostración para el razonamiento transparente basado en agentes y la integración de evidencia en el dominio biomédico, con un enfoque en la investigación del cáncer. M-Reason aprovecha los avances recientes en modelos de lenguaje grande (LLM) y orquestación modular de agentes para automatizar la recuperación, evaluación y síntesis de evidencia en diversas fuentes de datos biomédicos. Cada agente se especializa en un flujo de evidencia específico, lo que permite un procesamiento paralelo y un análisis detallado. El sistema enfatiza la explicabilidad, los informes estructurados y la auditabilidad del usuario, proporcionando una trazabilidad completa desde la evidencia fuente hasta las conclusiones finales. Discutimos compensaciones críticas entre la especialización de agentes, la complejidad del sistema y el uso de recursos, así como la integración de código determinista para la validación. Una interfaz de usuario abierta e interactiva permite a los investigadores observar, explorar y evaluar directamente el flujo de trabajo de múltiples agentes. Nuestra evaluación demuestra ganancias sustanciales en eficiencia y consistencia en los resultados, destacando el potencial de M-Reason como herramienta práctica para la síntesis de evidencia y como banco de pruebas para sistemas robustos de LLM multiagente en investigación científica, disponible en esta URL https.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 7 de octubre de 2025.
Ver fuente original
