化学、生物与自动化实验室
突破级
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这篇 npj Computational Materials 论文把 LLM agents 用到异相催化发现，而不是只做文献问答或自动脚本执行。
MASTER 将自然语言推理、multi-agent collaboration 和 density functional theory workflows 连接起来，用层级 agent 策略选择更有信息量的原子级模拟。
在 CO adsorption on Cu adatoms 和 M-N-C catalysts 两个应用中，reasoning-guided exploration 相比启发式或随机选择最多减少 90% atomistic simulations。
它值得正式收录，因为它是 AI for science 中 agentic reasoning 直接改变模拟探索闭环的顶刊级案例。