ChemHAS: Hierarchical Agent Stacking for Enhancing Chemistry Tools

📄 arXiv: 2505.21569v2 📥 PDF

作者: Zhucong Li, Bowei Zhang, Jin Xiao, Zhijian Zhou, Fenglei Cao, Jiaqing Liang, Yuan Qi

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-06-18)

备注: 9 pages

💡 一句话要点

提出ChemHAS以减少化学工具的预测误差

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

关键词: 化学工具 预测误差 层次化代理 大型语言模型 机器学习 科学研究 代理堆叠

📋 核心要点

  1. 现有的基于LLM的代理在化学任务中表现良好，但工具的预测误差仍然是一个主要挑战。
  2. 本文提出ChemHAS，通过优化代理堆叠结构，旨在减少化学工具的预测误差，提升任务性能。
  3. ChemHAS在四个基础化学任务上达到了最先进的性能，展示了其有效性和潜在的应用价值。

📝 摘要（中文）

基于大型语言模型（LLM）的代理在化学相关任务中表现出色，能够选择合适的工具。然而，化学工具的固有预测误差限制了其有效性。本文提出ChemHAS（化学层次代理堆叠），通过优化代理堆叠结构来减少工具的预测误差。ChemHAS在四个基础化学任务上实现了最先进的性能，证明了该方法能够有效补偿工具的预测误差。此外，我们识别并表征了四种不同的代理堆叠行为，可能提高可解释性并揭示AI代理在科学研究中的新应用可能性。我们的代码和数据集已公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决化学工具在预测过程中存在的固有误差问题，现有方法在处理这些误差时效果有限。

核心思路：ChemHAS通过构建层次化的代理堆叠结构，利用有限的数据优化代理的选择，从而减少工具的预测误差。这样的设计使得代理能够更有效地选择和使用工具。

技术框架：ChemHAS的整体架构包括多个层次的代理，每个代理负责特定的任务，通过协同工作来优化工具的使用。主要模块包括代理选择、工具调用和结果整合。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了层次化的代理堆叠结构，这与现有方法的单一代理使用方式有本质区别，能够更好地应对复杂的化学任务。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化代理的选择过程，并通过实验确定了最佳的网络结构和参数设置，以提升整体性能。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

在四个基础化学任务上，ChemHAS实现了最先进的性能，相较于传统方法，性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充），有效证明了其在减少预测误差方面的优势。

🎯 应用场景

ChemHAS的研究成果在化学领域具有广泛的应用潜力，能够帮助科学家更准确地进行化学实验和数据分析。通过减少工具的预测误差，该方法可以提升化学研究的效率和可靠性，未来可能在药物发现、材料科学等领域产生重要影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Model (LLM)-based agents have demonstrated the ability to improve performance in chemistry-related tasks by selecting appropriate tools. However, their effectiveness remains limited by the inherent prediction errors of chemistry tools. In this paper, we take a step further by exploring how LLMbased agents can, in turn, be leveraged to reduce prediction errors of the tools. To this end, we propose ChemHAS (Chemical Hierarchical Agent Stacking), a simple yet effective method that enhances chemistry tools through optimizing agent-stacking structures from limited data. ChemHAS achieves state-of-the-art performance across four fundamental chemistry tasks, demonstrating that our method can effectively compensate for prediction errors of the tools. Furthermore, we identify and characterize four distinct agent-stacking behaviors, potentially improving interpretability and revealing new possibilities for AI agent applications in scientific research. Our code and dataset are publicly available at https: //anonymous.4open.science/r/ChemHAS-01E4/README.md.