論文の概要: EAA: Automating materials characterization with vision language model agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15294v1
• Date: Tue, 17 Feb 2026 01:34:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-18 16:03:17.954675
• Title: EAA: Automating materials characterization with vision language model agents
• Title（参考訳）: EAA:視覚言語モデルエージェントを用いた材料評価の自動化
• Authors: Ming Du, Yanqi Luo, Srutarshi Banerjee, Michael Wojcik, Jelena Popovic, Mathew J. Cherukara,
• Abstract要約: 本稿では、複雑な実験顕微鏡の自動化を目的とした視覚モデル駆動型エージェントシステムであるExperiment Automation Agents(EAA)を提案する。 EAAは、自律的な手順と対話的なユーザガイド計測の両方をサポートするために、マルチモーダル推論、トーラメントされたアクション、オプションの長期記憶を統合している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0610988879244663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Experiment Automation Agents (EAA), a vision-language-model-driven agentic system designed to automate complex experimental microscopy workflows. EAA integrates multimodal reasoning, tool-augmented action, and optional long-term memory to support both autonomous procedures and interactive user-guided measurements. Built on a flexible task-manager architecture, the system enables workflows ranging from fully agent-driven automation to logic-defined routines that embed localized LLM queries. EAA further provides a modern tool ecosystem with two-way compatibility for Model Context Protocol (MCP), allowing instrument-control tools to be consumed or served across applications. We demonstrate EAA at an imaging beamline at the Advanced Photon Source, including automated zone plate focusing, natural language-described feature search, and interactive data acquisition. These results illustrate how vision-capable agents can enhance beamline efficiency, reduce operational burden, and lower the expertise barrier for users.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複雑な実験顕微鏡ワークフローの自動化を目的とした視覚言語モデル駆動型エージェントシステムであるExperiment Automation Agents(EAA)を提案する。 EAAはマルチモーダル推論、ツール拡張アクション、オプションの長期記憶を統合し、自律的なプロシージャと対話型ユーザガイド計測の両方をサポートする。 フレキシブルなタスクマネージャアーキテクチャに基づいて構築されたこのシステムは、完全にエージェント駆動の自動化から、ローカライズされたLLMクエリを埋め込んだロジック定義ルーチンまで、ワークフローを可能にする。 EAAはさらに、Model Context Protocol(MCP)の双方向互換性を備えたモダンなツールエコシステムを提供しており、機器制御ツールをアプリケーション間で使用または提供することができる。 我々は、Advanced Photon Sourceのイメージングビームラインで、自動ゾーンプレートフォーカス、自然言語で記述された特徴探索、インタラクティブなデータ取得を含むEAAをデモした。 これらの結果は、視覚対応エージェントがビームライン効率を向上し、運用上の負担を軽減し、ユーザにとっての専門的障壁を減らし得ることを示す。

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