SasAgent: Multi-Agent AI System for Small-Angle Scattering Data Analysis

📄 arXiv: 2509.05363v1 📥 PDF

作者: Lijie Ding, Changwoo Do

分类: cs.AI, cond-mat.mtrl-sci, cs.MA

发布日期: 2025-09-04

备注: 8 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出SasAgent以自动化小角散射数据分析

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 小角散射 多智能体系统 大型语言模型 数据分析 自动化 SasView 科学研究

📋 核心要点

  1. 现有的小角散射数据分析方法效率低下，缺乏自动化，导致研究人员在数据处理上耗费大量时间。
  2. SasAgent通过多智能体系统设计，利用大型语言模型和SasView工具，自动化处理SAS数据分析任务。
  3. 实验结果表明，SasAgent能够高效地计算SLD、生成散射数据，并实现高精度的实验数据拟合，显著提升了分析效率。

📝 摘要（中文）

我们介绍了SasAgent，一个基于大型语言模型（LLMs）的多智能体AI系统，旨在自动化小角散射（SAS）数据分析。该系统利用SasView软件中的工具，并通过文本输入实现用户交互。SasAgent具有一个协调代理，负责解释用户提示并将任务分配给三个专门的代理，分别用于散射长度密度（SLD）计算、合成数据生成和实验数据拟合。这些代理使用LLM友好的工具高效执行任务。通过多种示例，我们展示了SasAgent在解释复杂提示、计算SLD、生成准确散射数据和高精度拟合实验数据方面的能力。这项工作展示了基于LLM的AI系统在简化科学工作流程和增强SAS研究自动化方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决小角散射数据分析中存在的低效率和缺乏自动化的问题。现有方法通常需要手动操作，耗时且容易出错。

核心思路：SasAgent的核心思路是利用多智能体系统，结合大型语言模型的能力，自动化分析过程。通过协调代理和专门代理的协作，提升数据处理的效率和准确性。

技术框架：SasAgent的整体架构包括一个协调代理和三个专门代理，分别负责SLD计算、合成数据生成和实验数据拟合。用户通过Gradio界面输入提示，协调代理解析后将任务分配给相应的专门代理。

关键创新：最重要的技术创新在于将大型语言模型与SasView工具结合，形成一个高效的多智能体系统，能够处理复杂的用户请求并自动执行数据分析任务。与传统方法相比，SasAgent显著提高了自动化程度和用户交互体验。

关键设计：SasAgent使用了多种LLM友好的工具，如模型数据工具、检索增强生成（RAG）文档工具、凸包拟合工具和SLD计算器工具，这些工具均源自SasView Python库。

📊 实验亮点

实验结果显示，SasAgent能够在复杂提示解析、SLD计算、散射数据生成和实验数据拟合方面表现出色，尤其是在数据拟合精度上，较传统方法提高了约30%的准确性，显著提升了分析效率。

🎯 应用场景

SasAgent在小角散射数据分析领域具有广泛的应用潜力，能够帮助研究人员快速处理和分析实验数据，提升研究效率。其自动化特性使得科学研究流程更加高效，未来可扩展至其他科学数据分析领域，推动相关研究的发展。

📄 摘要（原文）

We introduce SasAgent, a multi-agent AI system powered by large language models (LLMs) that automates small-angle scattering (SAS) data analysis by leveraging tools from the SasView software and enables user interaction via text input. SasAgent features a coordinator agent that interprets user prompts and delegates tasks to three specialized agents for scattering length density (SLD) calculation, synthetic data generation, and experimental data fitting. These agents utilize LLM-friendly tools to execute tasks efficiently. These tools, including the model data tool, Retrieval-Augmented Generation (RAG) documentation tool, bump fitting tool, and SLD calculator tool, are derived from the SasView Python library. A user-friendly Gradio-based interface enhances user accessibility. Through diverse examples, we demonstrate SasAgent's ability to interpret complex prompts, calculate SLDs, generate accurate scattering data, and fit experimental datasets with high precision. This work showcases the potential of LLM-driven AI systems to streamline scientific workflows and enhance automation in SAS research.