化学、生物与自动化实验室
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这篇 Findings EMNLP 2025 论文把分子优化建模为多智能体工具推理流程，而不是单一生成模型或单一性质预测器。它让不同 agent 承担生成、评估、约束检查和迭代改进等角色，并通过工具调用把推理落到可验证的化学计算与评价上。
它的重要性在于 workflow pattern：分子设计系统开始从“模型直接吐候选分子”转向“多角色 agent + 工具验证 + 迭代优化”的闭环。这对药物发现、材料分子设计、实验优先级排序都有可迁移意义。
按本库标准，它不只是窄 QSAR 或单指标提升，而是 AI for science 中 agentic molecular optimization 的一个可复用系统模式，因此进入正式收录。它也补足了顶会 NLP/agent 与科学发现交叉的覆盖。
局限是多智能体系统容易受工具质量、prompt 稳定性和评价函数偏差影响；真实湿实验价值仍需要更强外部验证。