MolLingo：面向大语言模型驱动科学智能体的分子原生表示

本文提出 MolLingo，一个模拟化学家推理过程的多智能体系统，旨在自动化分子设计。针对现有方法缺乏多智能体协作与共享记忆的局限，该系统通过共享记忆模块协调文献、化学家及编排智能体，并配备领域专用工具。研究引入基于 BRICS 的片段枚举方法，将分子分解为具有化学意义的构建块，桥接分子结构与 LLM 语义空间。案例显示，结合结合位点几何与蛋白上下文，该系统在多个基准测试中显著优于前沿大模型及专用基线，证明了在化学意义表示引导下 LLM 作为分子设计助手的潜力。