科学実験室の自動化は、新素材や医薬品の発見と検証を加速させ、プロトコル実行をより迅速、安全、正確、かつ再現性高いものにしている。しかし自律型実験室の構築と運用には、多数の計測機器とロボットの統合が必要となり、科学者たちはコード記述や設定ファイルの管理、複雑なソフトウェアインフラの操作を強いられてきた。今回発表されたAIエージェント・アーキテクチャは、大規模言語モデルと実験室オーケストレーション機能を統合し、科学者が自然言語を用いて対話的に自動化されたラボプロトコルを作成・監視することを可能にする。 実験オーケストレーションシステム（EOS）に統合されたこのAIエージェントは、自動的な検証とエラー修正を備えたエージェンティック・ループで動作する。プロトコルの作成から実行、監視、クローズドループ最適化キャンペーンの実施、そして結果分析に至るまで、実験のライフサイクル全体に対応している。視覚的グラフエディタはプロトコルをインタラクティブなノードベースダイアグラムとして描画し、AIエージェントのプロトコル表現と同期することで、AI支援による構築と手動構築をシームレスに切り替えられる。 化学、生物学、材料科学の3つのシミュレーション自動化実験室で評価した結果、本AIエージェントは97%の初回プロトコル生成成功率を達成し、必要なインターフェース操作量を1桁削減した。この成果は、複雑な実験システムの運用障壁を大幅に低下させ、科学者がより創造的な研究に注力できる環境を実現する技術として注目されている。