Mozi：面向药物发现 LLM 智能体的受控自主性

针对药物发现领域中 LLM 智能体工具使用缺乏监管及长程可靠性差的问题，本文提出 Mozi 双层架构。控制层建立监督 - 工作层级，强制执行基于角色的工具隔离与反思式重规划；工作流层将药物发现阶段操作化为有状态、可组合的技能图，并集成严格数据契约与人机协同检查点。该设计通过结构化执行 mitigates 误差累积，在 PharmaBench 基准测试中展现出卓越的编排准确性，将 LLM 转化为可靠的科研协作伙伴。