作为数字原子与分子AI智能体的大语言模型：催化计算生物物理学的新纪元
计算物理
2025-09-19 v2 生物物理
摘要
在计算生物物理学领域，随着分子数据迅速膨胀且系统复杂性呈指数级增长，大语言模型（LLM）和基于智能体的系统正在从根本上重塑该领域。这篇前瞻性文章审视了LLM、智能体与科学计算交叉领域的最新进展，重点关注生物物理计算。基于这些进展，我们介绍了ADAM（数字原子与分子智能体），一个创新的基于多智能体LLM的框架。ADAM采用前沿AI架构，通过模块化设计重塑科学工作流程。它采用混合神经-符号架构，将LLM驱动的语义工具与确定性符号计算相结合。此外，其ADAM工具协议（ATP）支持异步、以数据库为中心的工具编排，促进了社区驱动的可扩展性。尽管取得了显著进展，但在建立基准标准、优化基础模型和智能体、构建开放协作生态系统以及开发个性化记忆模块方面，持续的挑战仍需进一步努力。ADAM可通过https://sidereus-ai.com访问。
引用
@article{arxiv.2505.00270,
title = {Large Language Models as AI Agents for Digital Atoms and Molecules: Catalyzing a New Era in Computational Biophysics},
author = {Yijie Xia and Xiaohan Lin and Zicheng Ma and Jinyuan Hu and Yanheng Li and Zhaoxin Xie and Hao Li and Li Yang and Zhiqiang Zhao and Lijiang Yang and Zhenyu Chen and Yi Qin Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.00270},
year = {2025}
}
备注
26 pages, 3 figures, 2 tables