机构名称：
¥ 2.0
A multi-agent-driven robotic AI chemist enabling autonomous chemical research on demand Tao Song 1,2,† , Man Luo 1,† , Linjiang Chen 1,3,†, *, Yan Huang 1 , Qing Zhu 1,4 , Daobin Liu 1 , Baicheng Zhang 1 , Gang Zou 1 , Fei Zhang 2, *, Weiwei Shang 2, *, Jun江1,5 *，＆yi luo 1,5 * 1精确和智能化学的关键实验室，Hefei国家健康科学研究中心，在中国科学与技术学院，中国科学与技术学院，化学与材料科学学院2河南科学院创新，中国郑州5赫菲国家实验室，中国科学技术大学，中国赫菲，中国†这些作者也同样做出了贡献：T.S.，M.L.，L.C。电子邮件：linjiangchen@ustc.edu.cn（l.c.）; zfei@ustc.edu.cn（F.Z.）; wwshang@ustc.edu.cn（W.S.）; jiangj1@ustc.edu.cn（J.J。）; yiluo@ustc.edu.cn（y.l。）摘要将大语言模型（LLM）成功整合到实验室工作流程中，已经证明了自然语言处理，自主任务执行和协作解决问题的强大功能。1-4这提供了一个令人兴奋的机会，可以实现自动化学研究的梦想。在这里，我们报告了一名机器人AI化学家，该化学家由层次多代理系统提供动力，基于板载Llama-3-70B LLM，能够执行以最少的人类干预来执行复杂的多步实验。它通过与人类研究人员进行交互的任务经理代理人运作，并协调四个特定角色的代理 - 文献阅读器，实验设计师，计算表演者和机器人操作员 - 利用了四个基础资源之一：全面的文献数据库之一：广泛的协议图书馆，广泛的协议图书馆，一个多功能模型库，是一个国家的自动化实验室。我们通过六个不同复杂性的实验任务来证明其多功能性和功效，从直接的合成和表征到更复杂的探索和实验参数的筛选，最终导致功能材料的发现和优化。我们的多代理机器人AI化学家展示了按需自动化学研究的潜力，以提高前所未有的效率，加速发现，并使跨学术学科和工业的先进实验能力访问。
A-Multi-Agent驱动的Robotic-ai-Chemist-Enabling- ...
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