SimMOF: AI agent for Automated MOF Simulations
作者: Jaewoong Lee, Taeun Bae, Jihan Kim
分类: cs.AI
发布日期: 2026-03-31
备注: 33 pages, 6 figures, 2 tables
💡 一句话要点
SimMOF：基于LLM的多智能体框架，自动化金属有机框架模拟流程
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 金属有机框架 MOF模拟 大型语言模型 多智能体系统 自动化工作流程
📋 核心要点
- MOF模拟依赖专家经验，涉及工作流程构建、参数选择等复杂环节，阻碍了MOF材料的快速设计与发现。
- SimMOF利用大型语言模型，构建多智能体框架，将自然语言查询转化为可执行的MOF模拟流程。
- SimMOF通过案例研究验证了其自适应和认知自主的工作流程，为数据驱动的MOF研究提供了可扩展的基础。
📝 摘要（中文）
金属有机框架(MOFs)具有巨大的设计空间，计算模拟在预测其结构和物理化学性质方面起着关键作用。然而，MOF模拟仍然难以进行，因为可靠的分析需要专家在工作流程构建、参数选择、工具互操作性以及计算就绪结构的准备方面做出决策。本文介绍SimMOF，一个基于大型语言模型的多智能体框架，它可以从自然语言查询中自动执行端到端的MOF模拟工作流程。SimMOF将用户请求转换为具有依赖关系的计划，生成可运行的输入，协调多个智能体执行模拟，并总结结果，进行与用户查询一致的分析。通过代表性的案例研究，我们表明SimMOF能够实现自适应和认知自主的工作流程，反映人类研究人员的迭代和决策驱动行为，并为数据驱动的MOF研究提供可扩展的基础。
🔬 方法详解
问题定义：金属有机框架（MOFs）的计算模拟在材料设计中至关重要，但现有方法依赖于领域专家手动构建模拟流程，包括参数选择、工具集成和结构准备等，过程繁琐且效率低下。这限制了MOF材料的快速探索和优化。
核心思路：SimMOF的核心在于利用大型语言模型（LLM）的理解和生成能力，将用户的自然语言查询转化为完整的MOF模拟工作流程。通过多智能体协作，自动完成模拟的各个环节，从而降低对领域专业知识的依赖，提高模拟效率。
技术框架：SimMOF采用多智能体框架，主要包含以下模块：1) 计划生成器：将用户请求解析为具有依赖关系的模拟计划；2) 输入生成器：根据计划生成可运行的模拟输入文件；3) 智能体协调器：协调多个智能体执行模拟任务；4) 结果分析器：总结模拟结果，并进行与用户查询相关的分析。整个流程从用户自然语言查询开始，最终输出分析结果。
关键创新：SimMOF的关键创新在于将大型语言模型应用于MOF模拟流程的自动化。它不仅能够理解用户的意图，还能根据意图自动生成模拟计划、输入文件，并协调多个智能体完成模拟和分析。这种端到端的自动化流程显著降低了MOF模拟的门槛。
关键设计：SimMOF的具体技术细节未在摘要中详细说明，例如LLM的具体选择、智能体的设计方式、以及各个模块之间的交互机制等。这些细节需要参考论文全文才能了解。但可以推测，LLM的选择和训练、智能体之间的通信协议、以及结果分析的准确性是关键的设计考虑因素。
📊 实验亮点
论文通过代表性的案例研究，展示了SimMOF能够根据用户查询自适应地生成模拟流程，并进行认知自主的分析。虽然摘要中没有给出具体的性能数据，但强调了SimMOF能够反映人类研究人员的迭代和决策驱动行为，为数据驱动的MOF研究提供了可扩展的基础。
🎯 应用场景
SimMOF可应用于材料科学、化学工程等领域，加速新型MOF材料的发现和优化。它降低了MOF模拟的门槛，使得非专业人士也能进行相关研究，促进数据驱动的材料设计。未来，SimMOF有望扩展到其他材料的模拟，推动整个材料科学领域的发展。
📄 摘要（原文）
Metal-organic frameworks (MOFs) offer a vast design space, and as such, computational simulations play a critical role in predicting their structural and physicochemical properties. However, MOF simulations remain difficult to access because reliable analysis require expert decisions for workflow construction, parameter selection, tool interoperability, and the preparation of computational ready structures. Here, we introduce SimMOF, a large language model based multi agent framework that automates end-to-end MOF simulation workflows from natural language queries. SimMOF translates user requests into dependency aware plans, generates runnable inputs, orchestrates multiple agents to execute simulations, and summarizes results with analysis aligned to the user query. Through representative case studies, we show that SimMOF enables adaptive and cognitively autonomous workflows that reflect the iterative and decision driven behavior of human researchers and as such provides a scalable foundation for data driven MOF research.