論文の概要: El Agente: An Autonomous Agent for Quantum Chemistry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02484v2
• Date: Fri, 08 Aug 2025 23:58:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 16:55:52.66324
• Title: El Agente: An Autonomous Agent for Quantum Chemistry
• Title（参考訳）: El Agente: 量子化学のための自律エージェント
• Authors: Yunheng Zou, Austin H. Cheng, Abdulrahman Aldossary, Jiaru Bai, Shi Xuan Leong, Jorge Arturo Campos-Gonzalez-Angulo, Changhyeok Choi, Cher Tian Ser, Gary Tom, Andrew Wang, Zijian Zhang, Ilya Yakavets, Han Hao, Chris Crebolder, Varinia Bernales, Alán Aspuru-Guzik,
• Abstract要約: El Agente Qは、自然言語のユーザプロンプトから量子化学を生成し、実行するマルチエージェントシステムである。 El Agente Qは6つの大学レベルのコース演習と2つのケーススタディでベンチマークされ、堅牢な問題解決性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6593051631801106
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Computational chemistry tools are widely used to study the behaviour of chemical phenomena. Yet, the complexity of these tools can make them inaccessible to non-specialists and challenging even for experts. In this work, we introduce El Agente Q, an LLM-based multi-agent system that dynamically generates and executes quantum chemistry workflows from natural language user prompts. The system is built on a novel cognitive architecture featuring a hierarchical memory framework that enables flexible task decomposition, adaptive tool selection, post-analysis, and autonomous file handling and submission. El Agente Q is benchmarked on six university-level course exercises and two case studies, demonstrating robust problem-solving performance (averaging >87% task success) and adaptive error handling through in situ debugging. It also supports longer-term, multi-step task execution for more complex workflows, while maintaining transparency through detailed action trace logs. Together, these capabilities lay the foundation for increasingly autonomous and accessible quantum chemistry.
• Abstract（参考訳）: 計算化学ツールは、化学現象の挙動を研究するために広く使われている。 しかし、これらのツールの複雑さは、専門家でも専門家でも、専門家でない人でもアクセスできなくなる。 本稿では,LLMをベースとしたマルチエージェントシステムであるEl Agente Qを紹介し,自然言語のユーザプロンプトから量子化学ワークフローを動的に生成・実行する。 このシステムは、フレキシブルなタスク分解、適応ツールの選択、後分析、自律的なファイル処理と提出を可能にする階層的なメモリフレームワークを備えた、新しい認知アーキテクチャの上に構築されている。 El Agente Qは6つの大学レベルのコース演習と2つのケーススタディでベンチマークされ、堅牢な問題解決性能(タスク成功率87%)と、in situデバッグによる適応的エラー処理を実証している。 さらに、より複雑なワークフローに対して、長時間、複数ステップのタスク実行をサポートし、詳細なアクショントレースログを通じて透明性を維持します。 これらの能力は、ますます自律的でアクセスしやすい量子化学の基礎となった。

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