Autonomous Agent Materials Science Adaptive Planning Scientific Discovery
摘要

本文将大语言模型引入材料科学,提出 QUASAR 系统以克服现有代理工具调用僵化的局限。该系统具备自适应规划、高效记忆管理及混合知识检索机制,能自主编排密度泛函理论、分子动力学等多尺度工作流。通过涵盖从常规任务到前沿挑战的三级基准测试,证明 QUASAR 可作为通用原子推理系统,无需人工干预即可推动生产级科学发现,为代理 AI 在计算化学中的应用提供了实证支持。

AI 推荐理由

论文核心在于自适应规划机制,用于编排复杂的多尺度科学工作流。

研究机构
阿德莱德大学物理、化学与地球科学学院
论文信息
作者 Fengxu Yang, Jack D. Evans
发布日期 2026-01-30
arXiv ID 2602.00185
相关性评分 9/10 (高度相关)