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SciToolAgent: a knowledge-graph-driven scientific agent for multitool integration
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AI
DOI：10.1038/s43588-025-00849-y.png)
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摘要
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科学研究日益依赖专业计算工具，但有效利用这些工具需要深厚的领域专业知识。尽管大型语言模型在工具自动化方面展现出潜力，但它们难以无缝集成和编排复杂科学工作流中的多个工具。在此，我们提出SciToolAgent，一种由大型语言模型赋能的智能体，可自动化生物、化学和材料科学领域的数百种科学工具。其核心是利用科学工具知识图谱，通过基于图谱的检索增强生成实现智能工具选择与执行。该智能体还整合了全面的安全检查模块，以确保工具使用的负责任与合乎伦理。在精选基准上的广泛评估表明，SciToolAgent优于现有方法。蛋白质工程、化学反应性预测、化学合成和金属-有机框架筛选等案例研究进一步展示了SciToolAgent自动化复杂科学工作流的能力，使高级研究工具同时适用于专家和非专家。本研究提出SciToolAgent，一种基于大型语言模型的智能体，通过知识图谱编排科学工具，实现科学研究工作流的自动化与高效执行。
Keyword:
SciToolAgent
knowledge graph
scientific workflow
tool integration
large language model
