阿贡实验室开源多智能体框架，用 LLM 自主执行原子模拟
多智能体 AI 框架让原子模拟自动化，输入自然语言指令即可完成从设置到分析的端到端流程，精度媲美人类专家。
原子模拟是材料科学的关键工具，但流程碎片化、高度依赖人工。美国能源部阿贡国家实验室团队开发了一套多智能体 AI 框架：用户只需输入“计算金铜合金的熔点”这类简短指令，系统便会自动完成建模、选势函数、生成输入文件、提交计算和结果分析。这套框架基于 AutoGen 构建，以 LLM 驱动多个分工明确的智能体协同工作，在多种元素和合金上复现了人类专家水平的静态与动态属性，且代码已开源。
正文摘录
.jpg) 编辑丨coisini 原子模拟是材料科学中常用的计算方法，用于理解复杂系统的结构与动力学，应用范围涵盖从能源到环境的广泛领域。特别是分子动力学（MD）等技术，能够提供对原子尺度行为的详细洞察，从而得以研究结构弛豫、相变、输运现象以及固体和流体的热机械性能。 然而，原子模拟往往需要使用多种专门的工具包和库，流程碎片化、操作手动，并且高度依赖于领域专业知识。材料发现通常需要对大量材料和实验参数进行详尽研究。科研人员可能需要运行数十甚至数百次原子模拟，这会成倍增加时间需求。 近来，智能体取得显著进展，为自动化复杂的科学工作流程提供了有前景的途径。来自美国能源部（DOE）阿贡国家实验室的研究团队研发了一套多智能体人工智能（AI）框架，利用大型语言模型（LLM）和多个 AI 智能体，自主执行端到端原子模拟（分子动力学模拟），并自动完成输入设置及相关全套分析。 研究论文《Multi-agentic AI framework for end-to-end atomistic simulations》发表于《Digital Discovery》期刊。