HoneyComb：面向材料科学的灵活LLM代理系统

专用大型语言模型（LLM）的涌现为解决材料科学中的复杂任务展现了巨大潜力。然而，许多LLM在材料科学任务中常感知力有限，尤其是在材料科学计算任务上，常依赖过时且隐式的知识，导致不准确和幻觉现象。为此，我们引入HoneyComb——首个专为材料科学设计的LLM代理系统。HoneyComb利用新研发的高质量材料科学知识库（MatSciKB）和精细化工具集（ToolHub），以提升其专为材料科学优化的推理与计算能力。MatSciKB是基于可靠文献筛选、结构化构建的知识集合，而ToolHub则采用归纳工具构建方法生成、分解并优化材料科学API工具。此外，HoneyComb采用检索模块，自适应选择特定任务所需的知识源或工具，从而确保准确性和相关性。我们的实验结果表明，HoneyComb在材料科学各类任务上显著优于基准模型，有效弥合了当前LLM能力与该领域专门需求之间的鸿沟。 Furthermore,我们的可扩展框架可轻松迁移至其他科学领域，凸显其在推动科学研究与应用方面的广泛潜力。