SimMOF：用于自动化 MOF 模拟的 AI 智能体

金属有机框架 (MOF) 具有广阔的设计空间，因此计算模拟在预测其结构和物理化学性质方面发挥着关键作用。然而，MOF 模拟仍难以获取，因为可靠的分析需要专家决策来构建工作流程、选择参数、实现工具间的互操作性以及准备计算就绪的结构。本文介绍了 SimMOF，这是一个基于大型语言模型的多智能体框架，用于从自然语言查询中自动化 end-to-end MOF 模拟工作流程。SimMOF 将用户请求翻译为依赖关系明确的计划，生成可运行的输入，协调多个智能体执行模拟，并以与用户查询相匹配的分析总结结果。通过代表性案例研究，我们展示 SimMOF 能够实现具有自适应性和认知自主性的工作流程，这些工作流程反映了人类研究人员的迭代性和决策驱动行为，从而为数据驱动的 MOF 研究提供了可扩展的基础。