AIサイエンティストの設計

Question

実現したいこと

Nature等で話題の「AIサイエンティスト」を自身の専門分野に応用したいです。
AIエージェントに実験機器制御用のMCP（Model Context Protocol）を与え、目的設定から実験実行、考察までを自動ループさせる構成を目指しています。

前提

現在のアーキテクチャ

直面している課題：

ステップ5の「過去結果の組み合わせに基づく考察・仮説立案」の設計に悩んでいます。
本研究の特性上、「直近1件の実験結果」単体では意味を持たず、「過去の実験結果の組み合わせ」や「多変量なトレンド」を総合評価して初めて有意な知見・次のアクションが導き出せます。

しかし、以下の理由で適切な文脈をLLMに渡せていません。

• システムプロンプトの制限: ドメイン知識や過去の全実験コンテキストを収めきれない。
• 通常のベクトルRAGの限界: 実験データの「特定の組み合わせパターン」や「組み合わせによる相乗効果」に対して単文検索ベースのインデックスを張ることが困難。

質問・知見を伺いたい点

このように「過去の複数の状態・結果の組み合わせ」をLLMに参照させて統合的な考察をさせたい場合、どのようなアーキテクチャや技術アプローチが有効でしょうか？
ここまで読まれて思ったことなど、なんでも気軽にいただけたら嬉しいです！